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J4 ›› 2010, Vol. 32 ›› Issue (8): 112-116.doi: 10.3969/j.issn.1007130X.2010.

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一种新的度量生物复杂网络模块性的方法

刘齐军1, 2,王正华1,郭昊2,孙汉昌2, 3,刘万霖2,朱云平2   

  1. (1.并行与分布处理国家重点实验室,湖南 长沙 410073;
    2.蛋白质组学国家重点实验室北京蛋白质组研究中心,军事医学科学院放射与辐射医学研究所,北京 102206;
    3.国防科学技术大学机电工程与自动化学院自动控制系,湖南 长沙 410073)
  • 收稿日期:2009-06-22 修回日期:2009-10-10 出版日期:2010-07-25 发布日期:2010-07-28
  • 作者简介:刘齐军(1980), 男,湖北黄冈人,博士生,研究方向为生物信息学;王正华,教授,博士生导师,研究方向为高性能计算应用与系统性能评测、生物信息学和生物医学工程;朱云平,研究员,研究方向为生物信息学。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60603054,30621063);国家973计划资助项目 (2006CB910706,2006CB910800);国家863计划资助项目(2006AA02A312);蛋白质组学国家重点实验室开放课题基金资助项目(SKLPO200811)

A Novel Method for Measuring the Modularity of Biological Complex Networks

LIU QiJun1,2,WANG Zhenghua1,GUO Hao2,SUN Hanchang2,3,LIU Wanlin2,ZHU Yunping2   

  1. (1.National Laboratory for Parallel and  Distributed Processing,Changsha 410073;
    2.State Key Laboratory of Proteomics,Beijing Proteomics Research Center,Beijing Institute of Radiation Medicine,Beijing 102206;
    3.Department of Automatic Control,School of Mechatronics and Automation,
    National University of Defense Technology,Changsha 410073,China)
  • Received:2009-06-22 Revised:2009-10-10 Online:2010-07-25 Published:2010-07-28

摘要:

在生命科学领域,生物网络的概念也被大量引入,用以系统地表示复杂的生物过程。模块性是很多复杂网络都具有的特征,因此生物网络模块性的研究成为系统生物学一个重要的研究方向。为了更加深入地了解生物系统的组成和机理,本文提出了一种度量网络模块性的新方法,并将该序列指标应用于酵母转录因子调控网络和多个物种的代谢网络,结果发现酵母转录因子调控网络并不具有模块性而代谢网络具有显著的模块性。在应用中,代谢网络的功能模块度与平均聚类系数的相关性还说明我们的指标比平均聚类系数更适合刻画网络的功能模块性。另外,该指标的提出使得各种不同物种网络模块性的比较或者各种不同模块划分(或识别)方法的评价成为可能。

关键词: 复杂网络, 生物网络, 模块性, 内聚性, 耦合性

Abstract:

In life science, biological networks usually describe the complex biological processes systematically. Modularity is one of the basic properties of many complex networks. So, biological network modularity is an important research subject of the system biology. Here, we propose a new method to measure the modularity of these networks, and apply it on the yeast transcriptional factors regulatory network and the metabolic networks of several organisms. The results show that the former is not of functional modularity while the latter’s functional modularity is significant. And the application in the metabolic network describes that our index is more suitable for the functional modularity of networks than ACC (Average Cluster Coefficient). In addition, it is effective to do the comparisons between the modularity of differential biological networks or differential module identifying methods by using this method.

Key words: complex network;biological network;modularity;cohesion;coupling