Protein-proteininteraktion (PPI) nätverk av många organismer delar globala topologiska funktioner såsom grad distribution, k-hop räckvidd, mellanhet och närhet. Vissa av dessa nät kan dock skilja sig avsevärt från andra när det gäller lokala strukturer: t.ex. Antalet specifika nätverksmotiv kan variera avsevärt mellan PPI-nätverk. Att räkna antalet nätverksmotiv är en stor utmaning att jämföra biomolekylära nätverk. Nyligen utvecklade algoritmer har kunnat räkna antalet inducerade förekomster av subgrafer med k ≤ 7 hörn. Ändå finns ingen praktisk algoritm för att räkna icke-inducerade händelser, eller räkna subgrafer med k ≥ 8 hörn. Att räkna icke-inducerade förekomster av nätverksmotiv är inte bara utmanande utan också ganska önskvärt eftersom tillgängliga PPI-nätverk inkluderar flera falska interaktioner och missar många andra. I denna artikel, visar vi hur man tillämpar "färgkodning" teknik för att räkna icke-inducerade förekomster av subgraf topologier i form av träd och avgränsade trädbredd subgrafer. Vår algoritm kan räkna alla förekomster av motiv G med k hörn i ett nätverk G med n hörn i tiden polynom med n, förutsatt k = O(log n). Vi använder vår algoritm för att få 'treelet' distributioner för k ≤ 10 av tillgängliga PPI nätverk av encelliga organismer (Saccharomyces cerevisiae Escherichia coli och Helicobacter Pyloris), som alla är ganska lika, och en multicellulär organism (Caenorhabditis elegans) som är signifikant annorlunda. Dessutom liknar encelliga organismers encelliga fördelning trädleten den som erhålls genom dupliceringsmodellen, men den skiljer sig helt från den så kallade förmånsbehandlingsmodellen. Trädletsfördelningen är robust w.r.t. Sparifiering med en täckning av 70 % bete/kant men skillnader kan observeras när täckningen av bete/kant sjunker till 50 %.
Subgraph counting problem är att räkna antalet av alla inbäddningar av en given mall T i ett nätverk G. Färgkodning REF ger en fast parameter dragbar algoritm för att ta itu med subgraph counting problem där T är ett träd.
Biomolecular network motif counting and discovery by color coding
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}