CENTRALITY METRICS FOR IDENTIFYING NETWORK FRAGILITY IN PROTEIN-PROTEIN INTERACTION NETWORKS AND SYNTHESIZED NK SYSTEMS

机译：蛋白质-蛋白质相互作用网络和合成NK系统中网络易碎性的集中度指标

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Computational graph analysis metrics can be used to make quantitative comparisons between biological and regulatory networks obtained from real specimens with simulated synthetic networks that have well parameterized properties such as a scale-free structure. We compute the be-tweenness centrality metric for five public domain protein-protein network data sets and compare them with synthesized NK networks. We employ a node-culling procedure to progressively remove the highest connected nodes in these networks and assess the wholistic system changes as revealed by the resulting Floyd all-pairs distance and the number of component clusters in the networks as they fail and break up. We discuss the potential for this method in assigning characteristic signatures or categories to networks of this sort as well as for identifying network components that are most vulnerable to biological attack.

机译：计算图分析指标可用于对从真实样本获得的生物学和调控网络与具有良好参数化特性（例如无标度结构）的模拟合成网络进行定量比较。我们计算五个公共领域蛋白质-蛋白质网络数据集的中间性中心度度量，并将它们与合成的NK网络进行比较。我们采用节点剔除程序逐步删除这些网络中连接最高的节点，并评估整体系统的变化，如由此产生的弗洛伊德全对距离以及网络中故障和破裂时组件集群的数量所揭示的。我们讨论了这种方法在为此类网络分配特征签名或类别以及识别最容易受到生物攻击的网络组件方面的潜力。

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来源
《Proceedings of the 17th IASTED international conference on robotics applications ; Proceedings of the 11th IASTED international conference on biomedical engineering》|2014年|24-31|共8页
会议地点 Zurich(CH)
作者
Ken A. Hawick;
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作者单位

Department of Computer Science, University of Hull, Cottingham Road, Hull HU6 7RX, UK;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Betweenness centrality; node vulnerability; regulatory networks; computational biology; node culling; simulation;

机译：中间性中心；节点漏洞；监管网络；计算生物学；节点剔除模拟;

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