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基于图元向量的差异共表达分析研究
被引量：
2
1
作者
肖碧玉
李先斌
刘文斌
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期2009-2013,共5页
差异分析对于揭示生命体的生长、发育和衰老过程及疾病发生具有重大的意义,基于网络的差异分析方法已经成为系统生物学的一个研究热点.Przulj提出的图元及图元向量作为一描述网络局部结构信息的方法,已经在网络分析方法面取得了很多重...
差异分析对于揭示生命体的生长、发育和衰老过程及疾病发生具有重大的意义,基于网络的差异分析方法已经成为系统生物学的一个研究热点.Przulj提出的图元及图元向量作为一描述网络局部结构信息的方法,已经在网络分析方法面取得了很多重要的结果.本文在图元向量的基础上提出了二种节点变化的差距度量方法,通过聚类可以分别挖掘网络中模块内变化基因簇和模块间变化基因簇.应用AGEMAP数据库中12个小鼠组织基因表达数据的结果表明:大部分聚类簇都高度显著富集与衰老相关的CO条目.
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关键词
图元向量
差异网络
小鼠衰老
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职称材料
比较图元向量和点的聚类系数对差异网络的研究
被引量：
1
2
作者
肖碧玉
李先彬
+1 位作者
沈良忠
刘文斌
《生物信息学》
2013年第4期264-270,共7页
差异分析对于揭示生命体的生长、发育和衰老过程及疾病发生具有重大的意义,基于网络的差异分析方法已经成为系统生物学的一个研究热点。网络节点往往通过与局部结构作用实现某种功能,其与局部结构的关系变化,很可能影响其功能。本文利...
差异分析对于揭示生命体的生长、发育和衰老过程及疾病发生具有重大的意义,基于网络的差异分析方法已经成为系统生物学的一个研究热点。网络节点往往通过与局部结构作用实现某种功能,其与局部结构的关系变化,很可能影响其功能。本文利用仿真实验的方法比较了图元向量和点的聚类系数两种局部结构测度的性能,并且利用他们分别设计算法挖掘差异网络中模块化变化的基因簇。应用AGEMAP数据库中小鼠12个组织基因表达数据进行实验,大部分聚类簇都高度显著富集与衰老相关的GO项。
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关键词
差异网络
点的聚类系数
图元向量
小鼠衰老
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职称材料
Graphlet Degree Vector方法的优化与并行
3
作者
宋祥帅
杨伏长
+1 位作者
谢江
张武
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第2期398-403,共6页
Graphlet Degree Vector(GDV)是一种研究生物网络的重要方法,能揭示生物网络中各节点与其局部网络结构的相关性,但随着需要挖掘的自同构轨道数量的增加以及生物网络规模的增大,GDV方法的时间复杂度会呈指数级增长。针对这个问题,在现有...
Graphlet Degree Vector(GDV)是一种研究生物网络的重要方法,能揭示生物网络中各节点与其局部网络结构的相关性,但随着需要挖掘的自同构轨道数量的增加以及生物网络规模的增大,GDV方法的时间复杂度会呈指数级增长。针对这个问题,在现有串行GDV方法的基础上,实现了基于消息传递接口(MPI)的GDV方法并行化;此外又将GDV方法进行了改进并将改进后的方法实现了并行优化,改进后的方法在寻找不同节点自同构轨道的过程中优化了计算过程以解决重复计算的问题,同时结合负载均衡策略合理分配任务。模拟网络数据和真实生物网络数据上的实验结果表明,并行化的GDV方法与改进后的并行化GDV方法都具有较好的并行性能,并且对不同类型不同规模的网络都具有较强的适用性,扩展性强,可有效地保持寻找网络中自同构轨道的高效率。
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关键词
graphlet
DEGREE
Vector方法
生物网络
自同构轨道
子图枚举
并行化
消息传递接口
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职称材料
题名
基于图元向量的差异共表达分析研究
被引量：
2
1
作者
肖碧玉
李先斌
刘文斌
机构
温州大学物理与电子信息工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期2009-2013,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61572367
No.61272018)
+1 种基金
浙江省自然科学基金(No.R1110261)
浙江省新苗人才计划(No.2012R424051)
文摘
差异分析对于揭示生命体的生长、发育和衰老过程及疾病发生具有重大的意义,基于网络的差异分析方法已经成为系统生物学的一个研究热点.Przulj提出的图元及图元向量作为一描述网络局部结构信息的方法,已经在网络分析方法面取得了很多重要的结果.本文在图元向量的基础上提出了二种节点变化的差距度量方法,通过聚类可以分别挖掘网络中模块内变化基因簇和模块间变化基因簇.应用AGEMAP数据库中12个小鼠组织基因表达数据的结果表明:大部分聚类簇都高度显著富集与衰老相关的CO条目.
关键词
图元向量
差异网络
小鼠衰老
Keywords
graphlet
orbit
differentially
network
aging
分类号
Q-332 [生物学]
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职称材料
题名
比较图元向量和点的聚类系数对差异网络的研究
被引量：
1
2
作者
肖碧玉
李先彬
沈良忠
刘文斌
机构
温州大学物理与电子信息工程学院
出处
《生物信息学》
2013年第4期264-270,共7页
基金
国家自然科学基金(61272018
60970065
+5 种基金
61174162
)
浙江省自然科学基金(R1110261
Y1080227
)
浙江省新苗人才计划项目(2012R424051)资助
文摘
差异分析对于揭示生命体的生长、发育和衰老过程及疾病发生具有重大的意义,基于网络的差异分析方法已经成为系统生物学的一个研究热点。网络节点往往通过与局部结构作用实现某种功能,其与局部结构的关系变化,很可能影响其功能。本文利用仿真实验的方法比较了图元向量和点的聚类系数两种局部结构测度的性能,并且利用他们分别设计算法挖掘差异网络中模块化变化的基因簇。应用AGEMAP数据库中小鼠12个组织基因表达数据进行实验,大部分聚类簇都高度显著富集与衰老相关的GO项。
关键词
差异网络
点的聚类系数
图元向量
小鼠衰老
Keywords
Differentially
Network
Clustering
Coefficient
graphlet
orbit
Aging
分类号
R978.16 [医药卫生—药品]
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职称材料
题名
Graphlet Degree Vector方法的优化与并行
3
作者
宋祥帅
杨伏长
谢江
张武
机构
上海大学计算机工程与科学学院
上海大学上海市应用数学与力学研究所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第2期398-403,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(61873156)~~
文摘
Graphlet Degree Vector(GDV)是一种研究生物网络的重要方法,能揭示生物网络中各节点与其局部网络结构的相关性,但随着需要挖掘的自同构轨道数量的增加以及生物网络规模的增大,GDV方法的时间复杂度会呈指数级增长。针对这个问题,在现有串行GDV方法的基础上,实现了基于消息传递接口(MPI)的GDV方法并行化;此外又将GDV方法进行了改进并将改进后的方法实现了并行优化,改进后的方法在寻找不同节点自同构轨道的过程中优化了计算过程以解决重复计算的问题,同时结合负载均衡策略合理分配任务。模拟网络数据和真实生物网络数据上的实验结果表明,并行化的GDV方法与改进后的并行化GDV方法都具有较好的并行性能,并且对不同类型不同规模的网络都具有较强的适用性,扩展性强,可有效地保持寻找网络中自同构轨道的高效率。
关键词
graphlet
DEGREE
Vector方法
生物网络
自同构轨道
子图枚举
并行化
消息传递接口
Keywords
graphlet
Degree
Vector(GDV)method
biological
network
automorphic
orbit
subgraph
enumeration
parallelization
Message
Passing
Interface(MPI)
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图元向量的差异共表达分析研究
肖碧玉
李先斌
刘文斌
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
下载PDF
职称材料
2
比较图元向量和点的聚类系数对差异网络的研究
肖碧玉
李先彬
沈良忠
刘文斌
《生物信息学》
2013
1
下载PDF
职称材料
3
Graphlet Degree Vector方法的优化与并行
宋祥帅
杨伏长
谢江
张武
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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