ABSTRACT Den snabba anhopningen av biologiska nätverksdata leder till ett akut behov av beräkningsmetoder för grafmönsterbrytning. Ett viktigt problem är att identifiera återkommande mönster över flera nätverk för att upptäcka biologiska moduler. Befintliga algoritmer för frekventa mönsterbrytningar blir dock mycket kostsamma i tid och rum i takt med att mönsterstorlekarna och nätverksnumren ökar. För närvarande finns ingen effektiv algoritm tillgänglig för gruvdrift återkommande mönster över stora samlingar av genom-breda nätverk. Resultat: Vi utvecklade en ny algoritm, CODENSE, för att effektivt bryta frekventa sammanhängande täta subgrafer över ett stort antal massiva grafer. Jämfört med tidigare metoder är vår strategi skalbar i antal och storlek på inmatningsgraferna och justerbar i form av exakt eller ungefärlig mönsterbrytning. Genom att tillämpa CODENSE på 39 co-expression nätverk som härrör från microarray dataset, upptäckte vi ett stort antal funktionellt homogena kluster och gjorde funktionella förutsägelser för 169 okaraktäriserade jästgener.
I Ref föreslås en ram för gruvdrift ofta sammanhängande täta subgrafer över en sekvens av biologiska nätverk.
Mining coherent dense subgraphs across massive biological networks for functional discovery
{'venue': 'ICTAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}