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SPICi: a fast clustering algorithm for large biological networks

机译:SPICi:大型生物网络的快速聚类算法

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摘要

Motivation: Clustering algorithms play an important role in the analysis of biological networks, and can be used to uncover functional modules and obtain hints about cellular organization. While most available clustering algorithms work well on biological networks of moderate size, such as the yeast protein physical interaction network, they either fail or are too slow in practice for larger networks, such as functional networks for higher eukaryotes. Since an increasing number of larger biological networks are being determined, the limitations of current clustering approaches curtail the types of biological network analyses that can be performed.
机译:动机:聚类算法在生物网络的分析中起着重要作用,可用于发现功能模块并获得有关细胞组织的提示。虽然大多数可用的聚类算法在中等大小的生物网络(例如酵母蛋白质物理相互作用网络)上都可以很好地工作,但对于较大的网络(例如用于高级真核生物的功能网络),它们在实践中要么失败要么太慢。由于正在确定越来越多的大型生物网络,因此当前聚类方法的局限性限制了可以执行的生物网络分析的类型。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2010年第8期|p.1105-1111|共7页
  • 作者

    Mona Singh;

  • 作者单位
  • 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
  • 关键词

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