| Titre | Recherche de classes empiétantes dans un graphe : application aux réseaux d'interactions entre protéines | |
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| Auteur | Lucile Denoeud-Belgacem | |
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Revue | Mathématiques et sciences humaines |
| Numéro | no 187, automne 2009 Journée 2007 de la Société Francophone de Classification | |
| Page | 7-42 | |
| Résumé |
Cet article présente une méthode de classification empiétante permettant de mettre en évidence des zones denses en arêtes dans un graphe. On cherche plus précisément à extraire du graphe des sous-graphes dont la densité en arêtes soit élevée par rapport à la densité du graphe entier, ces sous-graphes pouvant avoir des sommets en commun. Cette méthode est appliquée à un problème issu de la biologique : l'annotation des protéines. Les graphes considérés traduisent alors des interactions observées entre les protéines. Partant du principe biologique que des protéines impliquées dans une même fonction cellulaire interagissent, les sous-graphes obtenus par l'application de la méthode de classification empiétante aux réseaux d'interactions donnent des indications sur les fonctions des protéines constituant ces sous-graphes, ce qui permet de fournir une aide informatique à la prédiction de fonctions inconnues de certaines protéines. Le caractère empitétant autorisé par la méthode présentée ici permet en particulier de prendre en compte le fait que les protéines peuvent être impliquées chacune dans plusieurs fonctions cellulaires. Source : Éditeur (via OpenEdition Journals) |
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| Résumé anglais |
This article describes a method of overlapping classification, in order to compute zones which are dense in edges in a graph. More precisely, the aim is to compute subgraphs in which the density of edges is large compared to the edge-density of the whole graph. These subgraphs may share common vertices. This method is applied to a problem arising in biology: the annotation of proteins. The graphs then represent the observed interactions between proteins. Thanks to the biological principle that proteins involved in the same cellular function interact, the subgraphs provided when the method is applied to the protein-protein interactions networks provide information about the functions of proteins belonging to these subgraphs. This provides a computer-aided tool for the prediction of unknown functions of some proteins. The overlapping allowed by the method depicted here makes it possible to take into account the fact that each protein may be involved into several cellular functions. Source : Éditeur (via OpenEdition Journals) |
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| Article en ligne | http://msh.revues.org/11106 |
