随机网络模型分离

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果.据我所知,除了文中特别加以标注和致湔的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东北师范大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意.学位论文作者签名删日期:丕竺幽学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解东北师范大学有关保留、使用学位论文的规定,即:东北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和磁盘,允许论文被奄阅和借阅。本人授权东北师范大学可以将学位论文的全部

2、或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:指导教师虢弛睿日期:鱼丛:‘:里日期:乙碰:‘:罗学位论文作者毕业后去向:工作单位:通讯地址:电话:邮编:AbstractToanalyzestructuraldata:networkshavebecomemoreandmoreakeytechnoloD"inSystemsBiologa'.Examplesofunderlyingnetworksareprotein-protein-interactions(PPI).Recen

3、tlyadvance-meritsinexperimentalbiotechnologyhaveproducedlargenumberofPPIdata.Thetopolo圈vofPPInetworksisbelievedtohaveastronglinktotheirfunctions.Hence,theabundanceofPPIdataformanyorganismsstimulatesthedevelopmentsofcomputationaltechniquesformoddingofnetworks?findingarepresentativemodels

4、forPPInetworkswillimproveourunderstandingofthecelljustlikeamodelofgravityhashelped118understandplanetarymotion.Todecideamodelisrepresentative,quantitativecomparisonsofmodelnetworkstorealonesareneeded.Howeverexactnetworkeompar—isoniscomputationallyintractableandthereforemanyheuristicdesc

5、riptorshavebeenusedinstead.ButnowlittleisknownwhatnetworktopologicalcharacteristicscanbecapturedusingtopologicaldescriptorsInthispaper.weinvestigatemathematicalanddistributionalpropertiesofselecteddescriptorsandbasedonthesedescriptorsimroducedaclassificationruletodistinguishbarabasimode

6、landgeometricmodelforPPIs.Keywords:TopologicalDeseriptors;Barabasimodd;Geometricmodel;ModelSelection摘要在系统生物学,网络是一个分析结构型数据的越来越重要的手段,比如分析蛋白质网络。实验生物技术的发展产生了大量的蛋白质网络,这些网络的拓扑结构被认为和蛋白质网络的功能有很强的联系.这些大量的数据促进了计算技术在网络模型的发展。合适的有代表性的模型会提高人们对细胞的认识。为了判别一个模型是不是有代表性,我们需要对模型与实际网络进行数量上的比较,但是精确地比较是很棘手的,所以

7、人们提出了很多启发性的拓扑统计量比较网络,但是对于拓扑统计量对网络特征的提取人们所知甚少。在文章中,我们对于拓扑统计量进行了分析,并基于这些统计量提出了一种有效分离无尺度模型和几何模型的方法。关键词:拓扑统计量;无尺度模型;几何模型;模型选择ContentsAbstract...............⋯....,...................................⋯....⋯....IAbstractinChinese⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯IIContents.........⋯............⋯...

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