Motivering: Klustrande algoritmer spelar en viktig roll i analysen av biologiska nätverk, och kan användas för att avslöja funktionella moduler och få tips om cellorganisation. Medan de flesta tillgängliga kluster algoritmer fungerar bra på biologiska nätverk av måttlig storlek, såsom jästprotein fysisk interaktion nätverk, de antingen misslyckas eller är alltför långsam i praktiken för större nätverk, såsom funktionella nätverk för högre eukaryoter. Eftersom ett ökande antal större biologiska nätverk håller på att fastställas, begränsar begränsningarna i nuvarande klustermetoder de typer av biologiska nätverksanalyser som kan utföras. Resultat: Vi presenterar en snabb lokal nätverk kluster algoritm SPICi. SPICi körs i tid O(V log V + E) och utrymme O(E), där V och E är antalet hörn och kanter i nätverket, respektive. Vi utvärderar SPICis prestanda på flera befintliga proteininteraktionsnätverk av varierande storlek, och jämför SPICi med nio tidigare metoder för klusterering av biologiska nätverk. Vi visar att SPICi är typiskt flera storleksordningar snabbare än tidigare metoder och är den enda som framgångsrikt kan samla alla testnätverk inom mycket kort tid. Vi visar att SPICi har toppmodern prestanda när det gäller kvaliteten på de kluster som den avslöjar, enligt dess förmåga att rekapitulera proteinkomplex och funktionella moduler. Slutligen visar vi kraften i vår snabba nätverksklustringsalgoritm genom att tillämpa SPICi över hundratals stora kontextspecifika mänskliga nätverk, och identifiera moduler som är specifika för enskilda förhållanden. Tillgänglighet: Källkod finns under GNU Public License på
SPICi REF är en klusteralgoritm för upptäckt av proteinkomplex och funktionella moduler från PPI-nätverk.
SPICi: a fast clustering algorithm for large biological networks
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}