論文の概要: A Review of Link Prediction Applications in Network Biology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01275v1
- Date: Sun, 3 Dec 2023 04:23:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 18:20:44.990890
- Title: A Review of Link Prediction Applications in Network Biology
- Title(参考訳): ネットワーク生物学におけるリンク予測応用の展望
- Authors: Ahmad F. Al Musawi, Satyaki Roy, Preetam Ghosh
- Abstract要約: リンク予測(LP)手法は、生物学的ネットワーク内での欠落や予知の関連を推測するのに役立つ。
静的, 動的生物学的ネットワークに適用した, 局所的, 集中的, 埋め込み型LPアプローチの属性を系統的に識別する。
今後のLPモデルから期待される本質的な特徴を探求し, 生物学的システムを管理する複雑な相互作用の理解を深めるべく, レビューを締めくくった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.7624021966289605
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the domain of network biology, the interactions among heterogeneous
genomic and molecular entities are represented through networks. Link
prediction (LP) methodologies are instrumental in inferring missing or
prospective associations within these biological networks. In this review, we
systematically dissect the attributes of local, centrality, and embedding-based
LP approaches, applied to static and dynamic biological networks. We undertake
an examination of the current applications of LP metrics for predicting links
between diseases, genes, proteins, RNA, microbiomes, drugs, and neurons. We
carry out comprehensive performance evaluations on established biological
network datasets to show the practical applications of standard LP models.
Moreover, we compare the similarity in prediction trends among the models and
the specific network attributes that contribute to effective link prediction,
before underscoring the role of LP in addressing the formidable challenges
prevalent in biological systems, ranging from noise, bias, and data sparseness
to interpretability. We conclude the review with an exploration of the
essential characteristics expected from future LP models, poised to advance our
comprehension of the intricate interactions governing biological systems.
- Abstract(参考訳): ネットワーク生物学の領域では、異種ゲノムと分子の相互作用はネットワークを介して表現される。
リンク予測(LP)手法は、これらの生物学的ネットワーク内での欠落または予見的な関連を推測するのに役立つ。
本稿では,静的および動的生物ネットワークに適用する局所的,中心性,埋め込み型lpアプローチの属性を体系的に分類する。
我々は、疾患、遺伝子、タンパク質、rna、マイクロバイオーム、薬物、ニューロン間の関連を予測するためのlpメトリクスの現在の応用について検討する。
確立された生物学的ネットワークデータセット上で総合的な性能評価を行い,標準LPモデルの実用性を示す。
さらに, モデル間の予測傾向の類似性と, 効果的なリンク予測に寄与する特定のネットワーク属性を比較し, 雑音, バイアス, データのスパース性, 解釈可能性など, 生体システムで一般的な課題に対処する上でのlpの役割を強調する。
今後のLPモデルから期待される本質的な特徴を探求し, 生物学的システムを管理する複雑な相互作用の理解を深めるべく, レビューを締めくくった。
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