論文の概要: Two Novel Approaches to Detect Community: A Case Study of Omicron
Lineage Variants PPI Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05125v1
- Date: Wed, 9 Aug 2023 03:51:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-11 14:48:11.722377
- Title: Two Novel Approaches to Detect Community: A Case Study of Omicron
Lineage Variants PPI Network
- Title（参考訳）: コミュニティ検出のための新しい2つのアプローチ:Omicron Lineage Variants PPIネットワークの事例
- Authors: Mamata Das, Selvakumar K., P.J.A. Alphonse
- Abstract要約: 我々は,2つの新しいアルゴリズムと4つの広く認識されているアルゴリズムを用いて,変異型B.1.1.529(Omicron virus)のコミュニティを明らかにすることを目指している。
また,ネットワークをグローバルな特性,統計概要,グラフ数,グラフレット,モジュール性による検証などによって比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The capacity to identify and analyze protein-protein interactions, along with
their internal modular organization, plays a crucial role in comprehending the
intricate mechanisms underlying biological processes at the molecular level. We
can learn a lot about the structure and dynamics of these interactions by using
network analysis. We can improve our understanding of the biological roots of
disease pathogenesis by recognizing network communities. This knowledge, in
turn, holds significant potential for driving advancements in drug discovery
and facilitating personalized medicine approaches for disease treatment. In
this study, we aimed to uncover the communities within the variant B.1.1.529
(Omicron virus) using two proposed novel algorithm (ABCDE and ALCDE) and four
widely recognized algorithms: Girvan-Newman, Louvain, Leiden, and Label
Propagation algorithm. Each of these algorithms has established prominence in
the field and offers unique perspectives on identifying communities within
complex networks. We also compare the networks by the global properties,
statistic summary, subgraph count, graphlet and validate by the modulaity. By
employing these approaches, we sought to gain deeper insights into the
structural organization and interconnections present within the Omicron virus
network.
- Abstract（参考訳）: タンパク質とタンパク質の相互作用を同定し解析する能力は、分子レベルでの生物学的プロセスの複雑な機構を理解する上で重要な役割を担っている。
ネットワーク分析を用いて、これらの相互作用の構造とダイナミクスについて多くを学ぶことができる。
ネットワークコミュニティの認識により,病原性の生物学的根源の理解を深めることができる。
この知識は、薬物発見の進歩を推進し、疾患治療のためのパーソナライズされた医療アプローチを促進する大きな可能性を秘めている。
本研究では,2つの新しいアルゴリズム(ABCDEとALCDE)と,Girvan-Newman, Louvain, Leiden, Label Propagationアルゴリズムという4つの広く認識されているアルゴリズムを用いて,B.1.1.529型(Omicron virus)のコミュニティを明らかにすることを目的とした。
これらのアルゴリズムはそれぞれこの分野で優位性を確立しており、複雑なネットワーク内のコミュニティを識別するためのユニークな視点を提供している。
また,ネットワークをグローバルな特性,統計概要,グラフ数,グラフレット,モジュールによる検証などによって比較する。
これらの手法を用いて,オミクロンウイルスネットワーク内に存在する構造構造と相互接続についてより深い知見を得た。
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