32、网络模块发现与故事快速枚举研究

最新推荐文章于 2025-09-26 16:06:22 发布

xray4

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分类专栏：解析《实验算法》：理论与实践的桥梁文章标签：网络模块发现故事快速枚举计算生物学

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网络模块发现与故事快速枚举研究

在计算生物学的研究中，网络模块发现以及故事枚举是两个重要的研究方向。前者有助于我们理解生物网络的结构和功能，后者则在代谢途径分析等领域有着重要的应用。

网络模块发现

在网络模块发现的研究中，我们主要探讨了几种算法在检测网络模块时的表现，并将其应用于真实生物网络进行验证。

算法表现评估

我们对MCL、SCAN和MSM三种算法进行了研究，通过绘制不同 $p_m$ 和 $p_t$ 组合下的 $\rho_c$ 分数来评估它们的性能。所有测试网络均包含1000个节点和5个模块，每个模块有100个节点。实验发现，MCL和SCAN算法都低估了模块数量，识别出的模块过小，这些模块被分配到了过渡区域。在整个实验过程中，没有算法高估模块数量。在分离过渡区域和模块化区域的任务中（通过 $\rho_{MT}$ 度量评估），三种算法各有优劣：在实验1和2中，错误是由于模块化区域的节点被分配到过渡区域导致的；在实验3中，错误是由于过渡区域被识别为单个模块造成的。