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Identifying functional modules in interaction networks through overlapping Markov clustering

机译:通过重叠马尔可夫聚类识别交互网络中的功能模块

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摘要

Motivation: In recent years, Markov clustering (MCL) has emerged as an effective algorithm for clustering biological networks—for instance clustering protein–protein interaction (PPI) networks to identify functional modules. However, a limitation of MCL and its variants (e.g. regularized MCL) is that it only supports hard clustering often leading to an impedance mismatch given that there is often a significant overlap of proteins across functional modules.
机译:动机:近年来,马尔可夫聚类(MCL)已成为一种有效的生物网络聚类算法,例如,聚类蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络以识别功能模块。但是,MCL及其变体(例如,正规化的MCL)的局限性在于,由于功能模块之间经常存在大量蛋白质重叠,因此它仅支持硬聚类,经常导致阻抗不匹配。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2012年第18期|p.473-479|共7页
  • 作者单位

    Department of Computer Science and Engineering, the Ohio State University, Columbus 43210-1277, OH USA.;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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