Nätverksanalys används för närvarande i en myriad av sammanhang: från att identifiera potentiella narkotikamål till att förutsäga spridningen av epidemier och utforma vaccinationsstrategier, och från att hitta vänner till att avslöja brottslig verksamhet. Trots löftet om nätverksstrategin är nätdatans tillförlitlighet en källa till stor oro inom alla områden där komplexa nätverk studeras. Här presenterar vi en allmän matematisk och beräkningsram för att hantera problemet med datatillförlitlighet i komplexa nätverk. I synnerhet kan vi på ett tillförlitligt sätt identifiera både saknade och falska interaktioner i bullriga nätverksobservationer. Anmärkningsvärt nog gör vårt tillvägagångssätt det också möjligt för oss att genom dessa bullriga observationer få nätverksrekonstruktioner som ger uppskattningar av de verkliga nätverksegenskaper som är mer exakta än de som observationerna själva ger. Vår strategi har potential att styra experiment, att bättre karakterisera nätverksdatamängder, och att driva nya upptäckter. komplexa nätverk  på grund av datatillförlitlighet  på grund av nätverksrekonstruktion  på grund av att blockmodellen saknas och oäkta interaktioner förförs: BM, stokastisk blockmodell; HRG, hierarkisk slumpmässig graf T han strukturerar nätverket av interaktioner mellan enheterna i ett system påverkar systemets dynamik, och förmedlar information om systemets funktionsbehov, dess utveckling och de enskilda enheternas roll. Av dessa skäl har nätverksanalysen blivit en hörnsten i så olika områden som systembiologi och sociologi [1]. Tyvärr är tillförlitligheten hos nätdata ofta en källa till oro. I systembiologin innehåller teknologier med hög genomströmning löftet att avslöja de invecklade processerna i cellen, men är också enligt uppgift felaktiga. Proteininteraktionsdata är utan tvekan det mest uppenbara exemplet på inkorrekta data: 2002 visade en systematisk jämförelse mellan flera höggenomströmningsmetoder och en referensdatauppsättning av hög kvalitet att dessa metoder har noggrannhet under 20 % [2]. Dessutom resulterar olika metoder i nätverk som har olika topologiska egenskaper [3] och täckningen av verkliga interaktioner är mycket begränsad: 80 % av interaktionen mellan jäst [3] och 99,7 % av den mänskliga interaktionen [4, 5] är fortfarande okänd. Inom samhällsvetenskapen är också saknade data på grund av individuell icke-respons och avhopp [6], informant inaccuracy [7] och provtagningsfördomar [8] genomgripande. Simuleringsstudier har visat att dessa felaktigheter kan leda till fundamentalt felaktiga uppskattningar av nätverksegenskaper och till vilseledande slutsatser [8], vilket är särskilt oroande vid en tidpunkt då sociala nätverksanalyser används för att hitta nya vänner och partners, urskilja nyckelpersoner i organisationer och identifiera brottslig verksamhet. Trots dessa farhågor har frågan om nättillförlitlighet endast behandlats i fält (t.ex. för att hantera protein-proteininteraktioner [9, 10] eller för att ta hänsyn till informant inaccuracy i sociala nätverk [7] ), och i studier som endast behandlar delar av problemet (t.ex. för att upptäcka saknade interaktioner [11] ). Det saknas därför en allmän ram för att hantera problemet med datatillförlitlighet i komplexa nätverk. Här utvecklar vi en sådan ram. Särskilt visar vi att inom vår ram kan vi på ett tillförlitligt sätt: (i) identifiera falska negativa (felande interaktioner) och falska positiva (sporriga interaktioner), och (ii) generera, från ett enda observerat nätverk, ett rekonstruerat nätverk vars egenskaper (klusterande koefficient, modularitet, diverseitet, epidemi sprider tröskel, och synkronisering, bland annat) är närmare det "sanna" underliggande nätverket än de i det observerade nätverket självt. Vi visar att vår strategi överträffar tidigare försök att förutsäga saknade och falska interaktioner, och illustrerar potentialen i vår metod genom att tillämpa den på ett proteininteraktionsnätverk av jäst [12]. Vi avslutar med att diskutera hur vår strategi kommer att hjälpa till att vägleda experiment och nya upptäckter, och att bättre karakterisera viktiga datamängder. Överväg ett observerat nätverk med adjakensmatris A O ; A O ij = 1 om noderna i och j är anslutna och 0 annars. Vi antar att detta observerade nätverk är ett förverkligande av en underliggande probabilistisk modell, antingen eftersom själva nätverket är resultatet av en stokastisk process, eftersom mätningen har osäkerhet, eller båda [7] 1. Låt oss kalla M uppsättningen av generativa modeller som kan tänkas ge upphov till det observerade nätverket, och p(M  och A O ) sannolikheten för att M är den modell som gav upphov till observation A O. Om vi kunde få en ny observation av nätverket, resultatet skulle i allmänhet vara annorlunda från A O ; vår bästa uppskattning för sannolikheten p( X = x) för en godtycklig nätverksfastighet X är där p( X = x till M ) är sannolikheten att X = x i ett nätverk som genereras med modell M. Genom att använda Bayes teorem kan vi skriva om Eq. (1) som var p(A O) är sannolikheten att modell M ger upphov till A O bland alla möjliga adjacency matriser, och p(M ) är en förhandssannolikhet att modell M är den korrekta. Vi kallar p(X = x till A O ) tillförlitligheten av X = x mätningen. Med tanke på dessa arguments allmängiltighet är nyckeln till en god uppskattning av tillförlitligheten att identifiera uppsättningar modeller som är allmänna, empiriskt reserverade för publikationsfotnoter
Ett annat intressant arbete som presenteras i REF syftar till att identifiera saknade och falska interaktioner (länkar anslutning noder) och att rekonstruera nätverk vars egenskaper är närmare det "sanna" underliggande nätverket.
Missing and spurious interactions and the reconstruction of complex networks
{'venue': 'Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 106, 22073-22078 (2009)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Biology', 'Medicine']}