ゲノミクスとプロテオミクスにおけるデータマイニングのジャーナル

概要

サフィックスグラフ - ネットワークモチーフマイニングのための効率的なアプローチ

ラフル・ニカムとウシャ・チャウハン

ネットワーク モチーフとは、複雑なネットワークで発生する相互接続のパターンであり、その数は類似のランダム化ネットワークよりも大幅に多い。ネットワーク モチーフを見つけるための基本的な前提は、サブグラフの頻度を計算できることである。ネットワーク モチーフを発見するには、元のネットワークでサブグラフ センサスを計算し、特定のタイプのすべてのサブグラフの頻度を計算する必要がある。次に、ランダム化された類似ネットワーク上のサブグラフ セットの頻度を計算する必要がある。したがって、モチーフ発見プロセス全体のボトルネックはサブグラフの頻度を計算することであり、これが中核的な計算問題である。提案された作業は、グラフを効率的に保存するデータ構造である Suffix-Graph を提示し、ネットワーク モチーフを検出して大腸菌の転写相互作用に適用するサブグラフを効率的に取得するアルゴリズムを設計することです。