Detekcja motywów w złożonych strukturach sieciowych perspektywy zastosowań Krzysztof Juszczyszyn

Podobne dokumenty
sieci społecznych metodą analizy - future work...

Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria i przykłady zastosowań do analizy rzeczywistych sieci złożonych

Obszary strukturalne i funkcyjne mózgu

Badania w sieciach złożonych

Wzorcowe efekty kształcenia dla kierunku studiów biotechnologia studia pierwszego stopnia profil ogólnoakademicki

Wykład Bioinformatyka. Wykład 9. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM

W sieci małego świata od DNA po facebooka. Dr hab. Katarzyna Sznajd-Weron, prof. PWr.

Grafy Alberta-Barabasiego

Centralność w sieciach społecznych. Radosław Michalski Social Network Group - kwiecień 2009

Spis treści. Przedmowa... XI. Wprowadzenie i biologiczne bazy danych. 1 Wprowadzenie Wprowadzenie do biologicznych baz danych...

Metody Ilościowe w Socjologii

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

Dariusz Brzeziński Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska

Statystyki teoriografowe grafów funkcjonalnych w sieciach neuronowych

Projekt i implementacja systemu wspomagania planowania w języku Prolog

Sieci złożone. Modelarnia 2014/2015 Katarzyna Sznajd-Weron

Warsztaty metod fizyki teoretycznej

Tomasz Pawlak. Zastosowania Metod Inteligencji Obliczeniowej

OBLICZENIA ZA POMOCĄ PROTEIN

Modelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Plan studiów na kierunku studiów wyższych: BIOCHEMIA studia pierwszego stopnia, profil ogólnoakademicki

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 07 Uczenie nienadzorowane.

Specjalizacja magisterska Bazy danych

Opis kierunkowych efektów kształcenia w obszarze nauk przyrodniczych na I stopniu kierunku BIOLOGIA

Stosowane metody wykrywania nieszczelności w sieciach gazowych

Zmienność wiatru w okresie wieloletnim

Informatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa

MODEL OPTYMALIZACYJNY SYNCHRONIZACJI LINII TRAMWAJOWYCH

Algorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych

Statystyczne modelowanie powodzi w obwałowanych rzekach

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Teoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie.

Opis efektów kształcenia na kierunku BIOTECHNOLOGIA

Inżynieria oprogramowania. Część 8: Metoda szacowania ryzyka - PERT

Modelowanie sieci złożonych

Architektura bezpieczeństwa informacji w ochronie zdrowia. Warszawa, 29 listopada 2011

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 8 DOPASOWYWANIE SEKWENCJI AMINOKWASÓW

Plan studiów obowiązujący od roku akademickiego 2019/2020

UCHWAŁA Nr 31/2014 Senatu Uniwersytetu Wrocławskiego z dnia 26 marca 2014 r.

Program studiów I st. (licencjackich) na kieruneku Biotechnologia

Plan studiów na kierunku studiów wyższych: BIOCHEMIA studia pierwszego stopnia, profil ogólnoakademicki

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 12 Łańcuchy Markowa

INFOBAZY 2014 VII KRAJOWA KONFERENCJA NAUKOWA INSPIRACJA - INTEGRACJA - IMPLEMENTACJA

Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych

EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW BIOINFORMATYKA

Projektowanie sieci metodą Top-Down

Symulacje geometrycznych sieci neuronowych w środowisku rozproszonym

Opis zakładanych efektów kształcenia OPIS ZAKŁADANYCH EFEKTÓW KSZTAŁCENIA

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 07 Uczenie nienadzorowane.

Literatura. Statystyka i demografia

Mikro- i makro-ewolucja sieci społecznych

Wymagania edukacyjne z informatyki w klasie IIIa gimnazjum

Grafy i sieci wybrane zagadnienia wykład 3: modele służące porównywaniu sieci

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)

ZASTOSOWANIA FIZYKI W BIOLOGII I MEDYCYNIE Specjalność: Projektowanie molekularne i bioinformatyka. 3-letnie studia I stopnia (licencjackie)

Voter model on Sierpiński fractals Model głosujący na fraktalach Sierpińskiego

Do uzyskania kwalifikacji pierwszego stopnia (studia inżynierskie) na kierunku BIOTECHNOLOGIA wymagane są wszystkie poniższe efekty kształcenia

REZYLIENCJA MIEJSKA. Nowe spojrzenie na przekształcenia obszarów zurbanizowanych

Proces badania statystycznego z wykorzystaniem miernika syntetycznego (wg procedury Z. Zioło)

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

Kamila Muraszkowska Znaczenie wąskich gardeł w sieciach białkowych. źródło: (3)

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 6 Wsteczna propagacja błędu - cz. 3

TABELA ODNIESIEŃ EFEKTÓW KIERUNKOWYCH DO EFEKTÓW OBSZAROWYCH DLA KIERUNKU STUDIÓW GOSPODARKA PRZESTRZENNA

Projektowanie Wirtualne bloki tematyczne PW I

Testowanie hipotez statystycznych

Teoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie.

Obliczenia równoległe i rozproszone. Praca zbiorowa pod redakcją Andrzeja Karbowskiego i Ewy Niewiadomskiej-Szynkiewicz

Podstawy biologii. Informacja, struktura i metabolizm.

sem.zimowy v.1.08 Wykładowca plan - mgr inż. Adamiak K.

Doświadczenia z biologii i fizyki, wspomagane technologią informacyjną

Zmienne zależne i niezależne

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

EGZAMIN W KLASIE TRZECIEJ GIMNAZJUM W ROKU SZKOLNYM 2015/2016 CZĘŚĆ 2. ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ GM-P8

Ćwiczenie 3 ANALIZA SIECI SPOŁECZNYCH (SNA) W SIECI

Hadoop i Spark. Mariusz Rafało

Relacja: III Seminarium Naukowe "Inżynierskie zastosowania technologii informatycznych"

Inteligentne systemy informacyjne

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 11 Łańcuchy Markova

Recenzję wykonano na zlecenie Dziekana Wydziału Elektrycznego Politechniki Warszawskiej (pismo przewodnie z dnia r.)

Studia podyplomowe: Nauczanie biologii w gimnazjach i szkołach ponadgimnazjalnych

Praktyczne aspekty statycznej estymacji stanu pracy elektroenergetycznych sieci dystrybucyjnych w warunkach krajowych

TEORIA GRAFÓW I SIECI

SPRAWDZIAN I EGZAMINY 2013 W SZKOŁACH ARTYSTYCZNYCH. w w o je w ó dztwie śląskim

Wykład 1 Sprawy organizacyjne

GRA Przykład. 1) Zbiór graczy. 2) Zbiór strategii. 3) Wypłaty. n = 2 myśliwych. I= {1,,n} S = {polować na jelenia, gonić zająca} S = {1,,m} 10 utils

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Program studiów I st. (licencjackich) na kieruneku Biotechnologia

KARTA KURSU. Biotechnology in Environmental Protection. Kod Punktacja ECTS* 1

Podręcznik akademicki dofinansowany przez Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Szybkość instynktu i rozsądek rozumu$

Algorytmy ewolucyjne 1

Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak

Efekty kształcenia dla kierunku studiów biotechnologia i ich odniesienie do efektów obszarowych

EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA

Zasady sporządzania modelu sieciowego (Wykład 1)

Transkrypt:

Detekcja motywów w złożonych strukturach sieciowych perspektywy zastosowań Krzysztof Juszczyszyn Instytut Informatyki Technicznej PWr

MOTYWY SIECIOWE -NETWORK MOTIFS 1. Co to jest? 2. Jak mierzyć? 3. Gdzie i jak (szybko) szukać? 4. Interpretacje? 5. Software? 6. Perspektywy, kontrowersje...

Motyw sieciowy (network motif): wzorzec połączeń między węzłami ( podgraf), występujący znacznie częściej niż w grafie losowym o tych samych parametrach ( liczba węzłów, połączeń, rozkład stopni węzłów,...). R Milo, S Shen-Orr, S Itzkovitz, N Kashtan, D Chklovskii & U Alon, Network Motifs: Simple Building Blocks of Complex Networks Science, 298:824-827 (2002).

Początek: dlaczego bioinformatyka? - nieporównywalne z innymi dziedzinami repozytoria danych (ilość). - wieloletnie badania struktur sieciowych (sieci metaboliczne, regulacji genów, katalityczne, komórkowe... - szczegółowość). - powyższe w odniesieniu do wielu organizmów (różnorodność) Pojawienie się / poszukiwania standardowych metod klasyfikacji, badania, modelowania ewolucyjnego struktur sieciowych. Computer science - inspiracje...? Jeśli TAK jakie będą różnice w porównaniu z podejściem do sieci informacyjnych/społecznych/informatycznych...?

Systemy sieciowe - analogie...

Typowe rozmiary motywów 3-7 węzłów. Miary obecności motywów w sieciach: Z-score najpopularniejsza miara statystyczna. Koncentracja C w porównaniu z innymi motywami.

Real sieci regulacji genów w prostych organizmach. Motyw: feed forward loop :

Występowanie: Wszędzie: Sieci informacyjne, społeczne, biologiczne, ewolucyjne, biochemiczne,... praktycznie każda nielosowa (czyt: rzeczywista) struktura sieciowa (pod warunkiem odpowiedniej skali). wszędzie nie znaczy te same ani też w takich samych proporcjach... (bakteria E.coli sieć regulacji genów)

Network fingerprint Skala! TSP: Networks fingerprints

W bioinformatyce: - Profile TSP dla kilku typów sieci (genom, metabolizm, synteza białek) oraz kilkudziesięciu organizmów na różnych stadiach rozwoju ewolucyjnego. - Pierwsze (2006-2007) propozycje klasyfikacji ewolucyjnej, szybkiego ustalania pokrewieństwa organizmów na podstawie profili TSP.

Wykrywanie motywów: 1. Przegląd zupełny grafu sieci. Złożone obliczenia, dla motywów 5-7 węzłowych oraz sieci k*mln węzłów - nie praktykuje się. 2. Próbkowanie sieci (network sampling) Tanio - maksymalnie O(n 2 )

Network sampling motywy n-węzłowe

Network sampling:

Network sampling wyniki WWW; 325tys. węzłów, 1.46mln połączeń (Barabasi & Albert, 1999) NETWORK MOTIFS

Network sampling wyniki NETWORK MOTIFS Dla porównania: przegląd zupełny: ~1.4mln motywów.

Network sampling wyniki NETWORK MOTIFS

Co dalej? Kolorowanie motywów wagi krawędzi. Symulacje wskazują korelację między topologią sieci (np. lokalność połączeń) a stężeniem motywów. Artificial Intelligence in Medicine (2007) 41, 117 127

Motywy a funkcje elementów sieci (obecnie znane interpretacje/zastosowania: biochemia).

Software: NETWORK MOTIFS http://www.minet.uni-jena.de/~wernicke/motifs/index.html http://mavisto.ipk-gatersleben.de/ http://www.weizmann.ac.il/mcb/urialon/

Open questions & challenges : Możliwości reinterpretacji dla systemów informacyjnych/ społecznych/informatycznych: Motywy z wagami/etykietami...-? Motywy w klasyfikacji sieci danego typu -?? Motywy szczególne w danej klasie sieci (a są? Interpretacja?) -??? Motywy jako takie: Geografia motywów w sieci (wpływ na własności i ewolucję?) -?? Wymiar czasowy ewolucja systemów: Szansa na zdjęcia poklatkowe szybkozmiennych struktur sieci-? Motywy a ewolucja sieci -?? Motywy a zjawiska krytyczne w sieciach -??? Motywy jako czynnik sterujący systemu sieciowego -??

DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ