蛋白质组学与生物信息学杂志
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抽象的

使用基于可扩展模块化的聚类改进生物网络的功能富集分析

Colin Mclean、Xin He、Ian Simpson T 和 Douglas Armstrong J

在过去的十年中，从生物网络中提取洞察力的数学和计算工具的应用迅速增长，尤其令人感兴趣的是可视化此类网络中的群落结构。聚类方法已被证明是从蛋白质相互作用网络中揭示结构和功能亚组的有用方法。然而，许多常用的用于识别分子网络内功能相关子结构的聚类方法随着网络规模的增加而表现不佳。

我们测试了算法的性能，包括识别不同规模网络中功能相关子簇的能力以及计算性能。我们的研究表明，许多算法在较小的网络上表现良好，但无法随着网络规模的扩大而扩展。基于光谱的模块化聚类算法具有微调步骤，提供了可扩展性并改进了对真实蛋白质组相互作用数据集中丰富的功能注释（例如疾病）的聚类的识别。