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J-GLOBAL ID：201702261513311412   整理番号：17A1676917

多層ネットワークモデルは,イネと癌蛋白質相互作用ネットワークにおける応用において応用されている。【JST・京大機械翻訳】

Application of multilayer network in protein-protein interaction networks (PPI)of rice and cancer

著者 (2件)： Weng Yuhao (浙江大学生命科学学院生物信息学系,杭州,310058) ,  Chen Ming (浙江大学生命科学学院生物信息学系,杭州,310058)
資料名： Zhejiang Daxue Xuebao. Nongye yu Shengming Kexue Ban  (Zhejiang Daxue Xuebao. Nongye yu Shengming Kexue Ban)
巻： 43  号： 1  ページ： 15-23  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2605A  ISSN： 1008-9209  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ネットワークは,システム間の接続構造を研究するための方法と技術である。本論文では,単一層ネットワークと多層ネットワークモデルの数学的理論を紹介し,多層ネットワークにおける多重度,重複度と活性化度,オーバラップ性,度合関数,参加係数,および相関係数の概念を紹介した。また、これらの分析方法を水稲細胞、癌細胞と正常組織の蛋白質相互作用ネットワーク(protein-protein interaction networks,PPI)に応用し、それらの特殊構造と性質を研究した。イネの蛋白質相互作用ネットワークにおいて、その重複度と活性化度はべき乗則分布を呈することが分かった。関与係数の分析により、細胞全体の機能に関連する重要なタンパク質が発見された。相関係数の熱図分析により、関連性の強い細胞器及び関連性の弱い細胞器が発見された。癌組織のPPI及び正常組織において、重複性画像分析とコアネットワークの比較により、癌ネットワークのコアネットワークの規模は正常組織より大きく、しかも強いコア構造、高度均質性及び攻撃により崩壊しにくい特徴があることが分かった。非平凡な重複度と活性化度の分布を発見し、癌と正常組織の構造と機能における差異を分析した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相関係数 ,  *ネットワーク ,  *タンパク質 ,  基幹回線 ,  単一層 ,  画像分析 ,  水稲 ,  コア構造 ,  *多層 ,  腫瘍細胞 ,  多重度
準シソーラス用語： べき乗分布 ,  オーバラップ ,  *蛋白質間相互作用 ,  *ネットワークモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： single-layer network ,  multilayer network ,  rice ,  cancer ,  normal tissue

分類 (2件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多層 ,  ネットワークモデル ,  イネ ,  癌蛋白質 ,  相互作用 ,  応用