Coll. of Comput. Sci. Technol., Beijing Univ. of Technol., Beijing, China;
biology computing; optimisation; pattern clustering; proteins; ACC-FMD; ACC-MLF; MCODE; MINE; PPI network size; ant colony clustering approach; core algorithms; decoarsening; evaluation metrics; functional module detection; large-scale PPI networks; matching strategy; multilevel framework; Accuracy; Clustering algorithms; Electronics packaging; Partitioning algorithms; Prediction algorithms; Proteins; Sensitivity; ant colony clustering; functional module detection; large-scale PPI networks; multilevel approach;
机译:ACC-FMD:蚁群聚类,用于蛋白质-蛋白质相互作用网络中的功能模块检测
机译:识别蛋白质复合物和功能模块-从静态PPI网络到动态PPI网络
机译:HAM-FMD:使用蚁群优化和多代理进化来挖掘蛋白质-蛋白质相互作用网络中的功能模块
机译:蚁群聚类方法与大型PPI网络中功能模块检测的多级框架相结合
机译:FAC-PIN:一种高效且快速的聚集聚类算法,用于蛋白质相互作用网络来预测蛋白质复合物和功能模块。
机译:C元素:一种新的聚类算法可在PPI网络中查找高质量的功能模块
机译:PPI网络功能模块检测的聚类方法综述