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A novel algorithm for finding optimal driver nodes to target control complex networks and its applications for drug targets identification

机译:寻找最优驾驶员节点以控制复杂网络的新算法及其在药物靶标识别中的应用

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摘要

BackgroundThe advances in target control of complex networks not only can offer new insights into the general control dynamics of complex systems, but also be useful for the practical application in systems biology, such as discovering new therapeutic targets for disease intervention. In many cases, e.g. drug target identification in biological networks, we usually require a target control on a subset of nodes (i.e., disease-associated genes) with minimum cost, and we further expect that more driver nodes consistent with a certain well-selected network nodes (i.e., prior-known drug-target genes).
机译:背景技术复杂网络目标控制的进展不仅可以为复杂系统的一般控制动力学提供新见解,而且对于系统生物学中的实际应用(例如发现疾病干预的新治疗目标)也很有用。在许多情况下,例如在生物网络中进行药物目标识别时,我们通常需要以最小的成本对节点子集(即与疾病相关的基因)进行目标控制,并且我们进一步希望有更多的驱动程序节点与某些经过精心选择的网络节点(即先前已知的药物靶向基因)。

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