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计算机工程 ›› 2010, Vol. 36 ›› Issue (13): 162-163,166. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.13.057

• 人工智能及识别技术 • 上一篇    下一篇

基于SAA的苏云金杆菌代谢网络功能模块

丁德武1,2,陆克中1,须文波2,吴 璞1,黄海生1   

  1. (1. 池州学院数学与计算机科学系,池州 247000;2. 江南大学信息工程学院,无锡 214036)
  • 出版日期:2010-07-05 发布日期:2010-07-05
  • 作者简介:丁德武(1984-),男,助教、硕士,主研方向:计算智能, 计算系统生物学;陆克中,讲师、硕士;须文波,教授、博士、博士生导师;吴 璞,讲师、硕士;黄海生,副教授、硕士
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(60474030);安徽省教育厅自然科学基金资助项目(KJ2009B233Z, KJ2010B133);池州学院引进硕士研究生基金资助项目(XYK200809)

Functional Modules in B. thuringiensis Metabolic Network Based on SAA

DING De-wu1,2, LU Ke-zhong1, XU Wen-bo2, WU Pu1, HUANG Hai-sheng 1   

  1. (1. Department of Mathematics and Computer Science, Chizhou College, Chizhou 247000;      2. School of Information Technology, Jiangnan University, Wuxi 214036)

  • Online:2010-07-05 Published:2010-07-05

摘要: 比较几种常用的社团结构分析方法,讨论它们在代谢网络分析中的不足之处。模拟退火算法在代谢网络模块分析中具有一定优势,选用该算法分析苏云金杆菌代谢网络巨强连通体中的功能模块,并将所得的结果与KEGG数据库中的途径信息进行对比研究,发现大部分的模块都对应于1~2个KEGG途径。进一步的研究表明这些模块均具备重要的生物学功能意义。

关键词: 社团结构, 代谢网络, 模块性, 模拟退火算法

Abstract: This paper compares several partition methods, and discusses their disadvantages in application to metabolic networks. Simulated Annealing Algorithm(SAA) is more appropriate for identifying modules in metabolic networks, and is engaged for decomposing the giant strong component of B. thuringiensis metabolic network. By comparing to pathway information in KEGG, it finds that most of decomposed modules are according to 1~2 KEGG pathways. It suggests that these modules are biologically functional significant.

Key words: community structure, metabolic network, modularity, Simulated Annealing Algorithm(SAA)

中图分类号: