Biologiska och tekniska nätverk innehåller mönster, så kallade nätverksmotiv, som förekommer mycket oftare än i randomiserade nätverk. Nätverksmotiv föreslogs vara elementära byggstenar som utför nyckelfunktioner i nätverket. Det är intressant att förstå hur nätverksmotiv samverkar till att bilda större strukturer. För att ta itu med detta presenterar vi ett systematiskt tillvägagångssätt för att definiera "motif generalizations": familjer av motiv av olika storlekar som delar ett gemensamt arkitektoniskt tema. För att definiera motivens generaliseringar definierar vi först "roller" i en subgraf efter strukturell motsvarighet. Till exempel, feedforward loop triad, ett motiv i transkription, neuronal och vissa elektroniska nätverk, har tre roller, en ingång nod, en utgång nod och en intern nod. Rollerna används för att definiera eventuella generaliseringar av motivet. Feedforward-slingan kan ha tre enkla generaliseringar, baserade på replikering av var och en av de tre rollerna och deras anslutningar. Vi presenterar algoritmer för att effektivt upptäcka motiv generaliseringar. Vi finner att transkription nätverk av bakterier och jäst visar endast en av de tre generaliseringar, multi-output feedforward generalization. I kontrast, det neuronala nätverket av C. elegans visar främst multi-input generalization. Framåtgående elektroniska kretsar visar en multi-input, multi-output hybrid. På så sätt kan nätverk som har ett gemensamt motiv ha mycket olika generaliseringar av motivet. Med hjälp av matematisk modellering beskriver vi informationsbearbetningsfunktionerna hos de olika motivens generaliseringar i transkription, neuronala och elektroniska nätverk.
I REF har sådana generaliseringar observerats i biologiska och tekniska nätverk.
Topological Generalizations of network motifs
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Biology', 'Physics', 'Medicine']}