Ανακάλυψη κοινοτήτων σε βιολογικά δίκτυα:
Creators: name: Βαλάρη, Ελένη Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2010
Subjects: Κοινότητες
Βιολογικό δίκτυο
Μέτρα κεντρικότητας
Communities
Biological Network
Centrality Measures

description: Το θέμα το οποίο πραγματεύεται η παρούσα διπλωματική εργασία είναι η ανακάλυψη κοινοτήτων σε βιολογικά δίκτυα. Πιο συγκεκριμένα, στόχος της εργασίας είναι τόσο η μελέτη των ευρύτερων επιστημονικών πεδίων πάνω στα οποία κινείται η εφαρμογή μεθόδων ανακάλυψης κοινοτήτων σε βιολογικά δίκτυα αλλά και η εφαρμογή των μεθόδων αυτών πάνω σ’ ένα σύνολο δεδομένων. Επιπρόσθετα, πραγματοποιήθηκε συστηματική μελέτη και έρευνα όσον αφορά θέματα που σχετίζονται με την επιστήμη της Μοριακής Βιολογίας, προκειμένου να κατανοηθούν έννοιες σχετικά με τις πρωτεΐνες και τα γονίδια, μιας και αποτελούν τις πιο γνωστές γενετικές πληροφορίες οι οποίες μελετώνται σε μορφή δικτύου. Το πρόβλημα της εύρεσης κοινοτήτων σε γράφος έχει απασχολήσει ιδιαίτερα τα τελευταία χρόνια ένα πλήθος επιστημών όπως είναι η επιστήμη της Πληροφορικής, της Βιολογίας, της Κοινωνιολογίας κ. α. Έτσι, προέκυψαν διάφορα μέτρα κεντρικότητας τα οποία χρησιμοποιούνται για τον προσδιορισμό κοινοτήτων σε γράφους. Η πλειοψηφία των μέτρων αυτών δέχονται επίδραση από το βαθμό των κοινοτήτων, σύμφωνα με την φυσική τους θέση στην τοπολογία του δικτύου. Στην παρούσα εργασία, θα χρησιμοποιηθεί ένα καινούργιο μέτρο κεντρικότητας, πρόκειται για ένα ουσιαστικό μοντέλο αναγνώρισης κοινοτήτων, το οποίο καλείται «Bridging Centrality». Το μέτρο αυτό βασίζεται στην ροή της πληροφορίας και στην τοπολογική τοποθεσία σε ένα ελεύθερα κλιμακούμενο δίκτυο. Το «Bridging Centrality», μπορεί να διακρίνει τους κόμβους γέφυρες, δηλαδή τους κόμβους με την περισσότερη πληροφορία ροής ανάμεσα στους κόμβους, καθώς και την τοποθεσία τους ανάμεσα σε υψηλά συνδεδεμένες περιοχές του γράφου. Συμπερασματικά, ο ουσιαστικός σκοπός της παρούσας εργασίας είναι η υλοποίηση εφαρμογής ανακάλυψης κοινοτήτων σε βιολογικά δίκτυα με βάση το νέο μέτρο κεντρικότητας «Bridging Centrality».
description: The issue is addressed in this thesis is to discover communities in biological networks. More generally, the work is both to study the broader scientific field on which initiated the implementation of methods in biological discovery community networks and the application of these methods on a collection of data. In addition, a systematic study and research on issues related to the science of molecular biology to understand concepts about proteins and genes. Detecting communities is of great importance in biology, sociology and computer science, disciplines where systems are often represented as graphs. Thus, different centrality measures derived used to identify communities in graphs. The majority of these centrality measures are dominated by components’ degree due to their nature of looking at networks’ topology. In this thesis, we propose a novel essential component identification model, bridging centrality, based on information flow and topological locality in scale-free networks. Bridging centrality can discriminate bridging nodes, the nodes with more information flowed through them and locations between highly connected regions, while other centrality measures cannot. In conclusion, the essential aim of this work is to implement application discovery communities in biological networks based on the new centrality measure “Bridging Centrality”.