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第31卷第6期 荆楚理工学院学报 2016年12月 Vol.31No.6 JournalofJingchuUniversityofTechnology Dec.2016 基于模体压缩的生物学模型简化研究 王玉芳 (荆楚理工学院数理学院,湖北荆门 448000) 摘要:通过网络模体压缩对生物网络模型进行简化处理,并对两个实际的调控网络和蛋白网络实例进行 了分析。 简化后调控网络的节点和连线分别是原始网络的36.2%和45.8% ,蛋白网络则分别是53.0%和 52.5%。 同时,简化后的网络很大程度上维持了原始模型的结构特征,这表明通过网络模体压缩对生物网络 模型进行简化处理是有效的。 关键词:模型简化;生物网络;网络模体 中图分类号:O157.5 文献标志码:A 文章编号:1008 4657(2016)06 0058 04 0 引言 数值分析方法在小尺度的生物学模型中有着广泛的应用,当前通过传统数值分析方法完成的最大 规模生物学模型仅仅包含20余个代谢物[1] 然而,大部分的生物网络都是非常复杂的,往往包含了上 千个化学成分(基因、蛋白、代谢物等等)和它们间的交互作用[2] 当前,一般主要通过复杂网络方法对 这些模型进行定性分析,很难使用传统的数值分析方法进行定量分析[3] 此外,生物网络涉及的众多 热力学参数也很难获取 因而,为了定量地研究生物网络,首先必须要对生物网络模型进行合理的简化 处理 [ ] [5] 当前,研究人员已经开发了一些生物网络模型简化方法,如:奇异摄动法 、时标分离法 、稳态近 [6] [7] 似模型 等,更多的模型简化方法可参考Radulescu等人的综述文章 但是,这些模型简化方法大多 立足于原始网络模型的动力学特征,因而能够处理的生物网络模型规模也非常有限[7] 本文从复杂生 物网络的结构特征出发,通过对网络模体进行压缩以达到对生物网络模型进行简化处理的目的 1 方法 1.1 网络模体的概念 生物网络往往包含了各种由高度连接的节点组所构成的子图(subgraph),其中某些子图所占的比 例明显高于同一网络的随机化形式中这些子图所占的比例,这些子图就被称为网络模体(motif) 研究 表明,网络模体是复杂网络的基本模块[8] 1.2 网络模体的计算 一般地,判断实际网络中的某个子图是否为模体的依据如下: 1)该子图在与实际网络对应的随机化网络中出现的次数大于它在实际网络中出现的次数的概率 是很小的(如P0.01) 2)该子图在实际网络中出现的次数不小于某个常数(如5) 3)该子图在实际网络中出现的次数Nreal 明显高于它在随机化网络中出现的次数Nrand,一般要 求Nreal 1.1Nrand 收稿日期:2016 05 12 基金项目:荆楚理工学院校级科研项目(ZR201515) 作者简介:王玉芳(1976 ),女,湖北天门人,荆楚理工学院副教授,硕士 研究方向:复杂网络(图论) 58 本文使用FANMOD完成网络模体分析[9] 1.3 网络模体的压缩 [10] Royer等人近年来提出了一种对复杂网络中的模体进行简化处理的表示方法 ,作者尝试对二分、 派系、星型等几种常见的网络模体结构进行无损压缩,如图1所示 图1 三种常见的模体及相应的压缩方法 我们首先识别生物网络中的网络模体,然后采用这种规则对网络模体进行压缩,随后使用压缩后的 结构单元及它们间的交互关系来表示原始的网络,以达到对原始网络进行简化处理的目的 2 结果 2.1 调控网络简化 收集了S