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Identification of functional modules in a PPI network by clique percolation clustering

机译：通过集团渗透聚类识别PPI网络中的功能模块

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Large-scale experiments and data integration have provided the opportunity to systematically analyze and comprehensively understand the topology of biological networks and biochemical processes in cells.Modular architecture which encompasses groups of genes/proteins involved in elementary biological functional units is a basic form of the organization of interacting proteins.Here we apply a graph clustering algorithm based on clique percolation clustering to detect overlapping network modules of a protein-protein interaction (PPI)network.Our analysis of the yeast Sacchromyces cerevisiae suggests that most of the detected modules correspond to one or more experimentally functional modules and half of these annotated modules match well with experimentally determined protein complexes.Our method of analysis can of course be applied to protein-protein interaction data for any species and even other biological networks.
机译：大规模的实验和数据集成为系统分析和全面了解细胞中生物网络和生化过程的拓扑提供了机会。模块化架构涵盖了基本生物学功能单元所涉及的基因/蛋白质组，是该组织的基本形式。这里我们应用基于团簇渗滤聚类的图聚类算法来检测蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的重叠网络模块。我们对酿酒酵母的分析表明，大多数检测到的模块对应于一个或多个。更多的实验功能模块和其中一半注释模块与实验确定的蛋白质复合物非常匹配。我们的分析方法当然可以应用于任何物种甚至其他生物网络的蛋白质-蛋白质相互作用数据。

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