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首页> 外文会议>PSB;Pacific symposium on biocomputing; 20090105-09;20090105-09; Kohala Coast, HI(US);Kohala Coast, HI(US) >IDENTIFYING DYNAMIC NETWORK MODULES WITH TEMPORAL AND SPATIAL CONSTRAINTS
【24h】

IDENTIFYING DYNAMIC NETWORK MODULES WITH TEMPORAL AND SPATIAL CONSTRAINTS

机译：识别具有时间和空间约束的动态网络模块

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Despite the rapid accumulation of systems-level biological data, understanding the dynamic nature of cellular activity remains a difficult task. The reason is that most biological data are static, or only correspond to snapshots of cellular activity. In this study, we explicitly attempt to detangle the temporal complexity of biological networks by using compilations of time-series gene expression profiling data. We define a dynamic network module to be a set of proteins satisfying two conditions: (1) they form a connected component in the protein-protein interaction (PPI) network; and (2) their expression profiles form certain structures in the temporal domain. We develop an efficient mining algorithm to discover dynamic modules in a temporal network. Using yeast as a model system, we demonstrate that the majority of the identified dynamic modules are functionally homogeneous. Additionally, many of them provide insight into the sequential ordering of molecular events in cellular systems. Finally, we note that the applicability of our algorithm is not limited to the study of PPI networks, instead it is generally applicable to the combination of any type of network and time-series data.
机译：尽管快速积累了系统级生物学数据，但了解细胞活动的动态性质仍然是一项艰巨的任务。原因是大多数生物数据是静态的，或仅与细胞活动的快照相对应。在这项研究中，我们明确地尝试通过使用时间序列基因表达谱数据的汇编来消除生物网络的时间复杂性。我们将动态网络模块定义为一组满足两个条件的蛋白质：（1）它们形成蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络中的连接组件； （2）它们的表达谱在时域中形成某些结构。我们开发了一种有效的挖掘算法来发现时态网络中的动态模块。使用酵母作为模型系统，我们证明了大多数已识别的动态模块在功能上是同质的。另外，它们中的许多提供了对细胞系统中分子事件的顺序排序的见解。最后，我们注意到我们算法的适用性不仅限于研究PPI网络，而是通常适用于任何类型的网络和时间序列数据的组合。

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