Abstract-Motifs i ett givet nätverk är små anslutna undernätverk som förekommer i betydligt högre frekvenser än vad som skulle förväntas i slumpmässiga nätverk. De har nyligen samlat mycket uppmärksamhet som ett koncept för att avslöja strukturella designprinciper för komplexa nätverk. Kashtan m.fl. [Bioinformatics, 2004] föreslog en samplingsalgoritm för att utföra den beräkningsmässigt utmanande uppgiften att upptäcka nätverksmotiv. Men, bland andra nackdelar, denna algoritm lider av en provtagning partisk och skalor dåligt med ökande subgraph storlek. Baserat på en detaljerad analys av den tidigare algoritmen presenterar vi en ny algoritm för detektering av nätverksmotiv som övervinner dessa nackdelar. Dessutom presenterar vi ett effektivt nytt tillvägagångssätt för att uppskatta frekvensen av subgrafer i slumpmässiga nätverk som, till skillnad från tidigare tillvägagångssätt, inte kräver en uttrycklig generering av slumpmässiga nätverk. Experiment på en testbädd av biologiska nätverk visar att våra nya algoritmer är storleksordningar snabbare än tidigare tillvägagångssätt, vilket gör det möjligt att upptäcka större motiv i större nätverk än tidigare möjligt och därmed underlätta djupare insikt i fältet.
För att komma till rätta med denna nackdel föreslog Ref en ny metod kallad FANMOD baserad på att räkna upp subgrafträd för att upptäcka nätverksmotiv.
Efficient Detection of Network Motifs
{'venue': 'TCBB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}