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Steiner tree methods for optimal sub-network identification: an empirical study

机译:Steiner树方法用于最佳子网识别:实证研究

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摘要

BackgroundAnalysis and interpretation of biological networks is one of the primary goals of systems biology. In this context identification of sub-networks connecting sets of seed proteins or seed genes plays a crucial role. Given that no natural node and edge weighting scheme is available retrieval of a minimum size sub-graph leads to the classical Steiner tree problem, which is known to be NP-complete. Many approximate solutions have been published and theoretically analyzed in the computer science literature, but far less is known about their practical performance in the bioinformatics field.
机译:背景技术对生物网络的分析和解释是系统生物学的主要目标之一。在这种情况下,确定连接种子蛋白或种子基因集的子网的作用至关重要。假设没有可用的自然节点和边缘加权方案,则最小尺寸子图的检索会导致经典的Steiner树问题,已知这是NP完全的。在计算机科学文献中已经发布了许多近似解决方案并在理论上进行了分析,但是对于它们在生物信息学领域的实际性能知之甚少。

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