动态生物网络模块分析算法研究与实现

摘要

复杂网络是数据挖掘领域的重要研究内容，生物网络分析是复杂网络研究的一个重要内容。生物系统本质上是随着时间动态演化的。通过对动态生物网络中模块识别和模块演化问题的分析研究，可以有效地识别生物网络中的功能模块，预测蛋白质功能，预测疾病基因，因此该问题是一个值得研究的问题。
　　为了发现生物网络中模块的演化规律，在阐述复杂网络的基本概念和相关统计特性的基础上，介绍了复杂网络领域传统的模块分析算法。针对动态生物网络的特点，建立了动态网络模型并且对相关概念进行定义，分析了动态生物分子网络的模块识别和演化问题。研究基于模块增益的贪心算法求解模块度最优化函数识别模块结构，并基于多部图最大加权匹配算法分析模块的演化事件，从而得到其演化规律。
　　在黑腹果蝇的生命周期基因表达网络上的实验结果表明了该算法的可行性和有效性。可以从分子水平解释黑腹果蝇的生命周期，识别其中的功能模块及生长规律。该算法可以应用到其它领域的复杂网络分析中，挖掘相关演化规律。