彭秀芬

( 池州学院 数学与计算机学院，池州 247000 )

生物网络关键节点识别方法研究进展

彭秀芬

( 池州学院 数学与计算机学院，池州 247000 )

生物网络是一类典型的复杂网络，其关键节点的识别方法大多来自于其他复杂网络的研究。首先举例分析了复杂网络中常用的几种判断节点关键性的指标，然后总结了几种生物网络关键节点的识别方法，指出了生物网络节点关键性识别与其他复杂网络的区别及今后研究的方向。

图论；复杂网络；中心性指标；生物网络；关键节点

随着系统生物学的发展，生物学研究从单基因、单分子的功能探索发展到研究细胞组成物质及其生命活动对分子功能的影响。细胞组成物质包括蛋白质、DNA、RNA、小分子等。研究这些物质的相互作用，可通过建立网络模型来完成。常见的生物网络有：蛋白质-蛋白质相互作用网络(Protein-protein interaction network, PPI network)、代谢网络(Metabolic network)、基因调控网络(Regulatory network)等[1-5]。这几种网络模型中，节点分别代表蛋白质、代谢物及基因，边代表其作用关系。

在生物网络中，各节点的生物功能不同，对整个网络的影响也不同。也就是说生物网络中节点的地位与其在细胞功能上的重要性有关，某些节点(关键节点)的存在对网络结构和功能具有重大意义[6-7]。例如，在蛋白质相互作用网络中高度关联的节点具有重要的功能，而且其缺失与致命性有关[8]。在基因调控网络中，也需要识别哪种基因控制着许多其他基因，以便其能被当作有机体的全局调节因子进行分析。……