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An novel frequent probability pattern mining algorithm based on circuit simulation method in uncertain biological networks

机译:不确定生物网络中基于电路仿真的频繁概率模式挖掘新算法

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摘要

BackgroundMotif mining has always been a hot research topic in bioinformatics. Most of current research on biological networks focuses on exact motif mining. However, due to the inevitable experimental error and noisy data, biological network data represented as the probability model could better reflect the authenticity and biological significance, therefore, it is more biological meaningful to discover probability motif in uncertain biological networks. One of the key steps in probability motif mining is frequent pattern discovery which is usually based on the possible world model having a relatively high computational complexity.
机译:背景图案挖掘一直是生物信息学研究的热点。当前有关生物网络的大多数研究都集中在精确的主题挖掘上。然而,由于不可避免的实验误差和噪声数据,以概率模型表示的生物网络数据可以更好地反映真实性和生物学意义,因此,在不确定的生物网络中发现概率基元具有更大的生物学意义。概率主题挖掘中的关键步骤之一是频繁的模式发现,该模式通常基于具有相对较高的计算复杂性的可能的世界模型。

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