本文關鍵詞：基于模塊分解的生物網絡分析算法及其應用

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【摘要】：介紹生物網絡分析中4種典型的分析算法—分子復合體檢測算法,派系過濾算法,Girvan-Newman算法和馬爾可夫聚類算法,并對它們的原理、特點進行了整理和對比。分子復合體檢測算法和派系過濾算法可以識別大規(guī)模網絡中的重疊模塊,但后者對網絡中節(jié)點密度要求較為苛刻。Girvan-Newman算法僅適用于中等規(guī)模網絡,馬爾可夫聚類算法應用于有權有向網絡效果更好,且能發(fā)現星形結構模塊。生物網絡分析有助于在系統(tǒng)水平上理解疾病、中藥和藥物靶標之間關系。
【作者單位】： 江蘇大學;
【關鍵詞】： 生物網絡 分子復合體檢測算法 派系過濾算法 Girvan-Newman算法
【分類號】：R318
【正文快照】： 隨著人類基因組計劃的完成和網絡藥理學的提出,生物醫(yī)學的研究從“單一藥物、單一靶點、單一疾病”的傳統(tǒng)模式轉向系統(tǒng)模式,即從整體的角度研究藥物(或刺激)-生物分子-表型之間的相互關系。網絡藥理學強調用網絡來表示藥物(或中藥組分)、生物分子以及疾病之間的關系,并通過網

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本文編號：925359