Biologiska och konstruerade nätverk har nyligen visat sig visa nätverksmotiv: en liten uppsättning karakteristiska mönster som förekommer mycket oftare än i randomiserade nätverk med samma gradsekvens. Nätverksmotiv visade sig spela viktiga informationsbehandlingsroller i de biologiska regleringsnätverken. Befintliga algoritmer för att upptäcka nätverksmotiv fungerar genom att uttömmande räkna upp alla subgrafer med ett visst antal noder i nätverket. Körtiden för sådana fullständiga uppräkningsalgoritmer ökar kraftigt med nätverksstorlek. Här presenterar vi en ny algoritm som gör det möjligt att uppskatta subgrafkoncentrationer och upptäcka nätverksmotiv vid en körtid som är asymptotiskt oberoende av nätverksstorleken. Denna algoritm är baserad på slumpmässig provtagning av subgrafer. Nätverksmotiv upptäcks med ett förvånansvärt litet antal prover i en mängd olika nätverk. Vår metod kan användas för att uppskatta koncentrationerna av större subgrafer i större nätverk än vad som tidigare varit möjligt med fullständiga uppräkningsalgoritmer. Vi presenterar resultat för högklassiga motiv i flera biologiska nätverk och diskuterar deras möjliga funktioner. Tillgänglighet: Ett programvaruverktyg för att uppskatta subgrafkoncentrationer och upptäcka nätverksmotiv (mfinder 2.0) och ytterligare information finns på:
mFinder REF var den första algoritmen för uppskattning av subgrafräkning med hjälp av kantprovtagning.
Efficient sampling algorithm for estimating subgraph concentrations and detecting network motifs
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}