Aritalab:Lecture/NetworkBiology/Link Analysis

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==Centrality==
 
==Centrality==
各頂点がどれくらいネットワークの中心にあるかを測る尺度を中心度(centrality)という。いずれの値も0-1の間をとるように正規化する。有向グラフと無向グラフとで数式が少し異なるが意味する内容は同じ。
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無向グラフにおいて、頂点のネットワーク中心への近さを示す尺度を中心度(centrality)という。いずれの値も0-1の間をとるように正規化する。有向グラフでも定義できるが、次に述べるprestigeを使った方がよい。
  
* Degree centrality ... リンク数が多い点を中心と考える
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* Degree centrality ... 辺数が多い点を中心と考える。
* Closeness centrality ... 全頂点への平均最短距離が短い点を中心と考える
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* Closeness centrality ... 全頂点への平均最短距離が短い点を中心と考える。
* Betweenness centrality ... 全頂点間の最短経路に多く使われる点を中心と考える
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* Betweenness centrality ... 全頂点間の最短経路に多く使われる点を中心と考える。同じ値で辺のbetweennessも定義できる。
  
 
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|Closeness  
 
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|colspan="2"| <math>C_C(i)=\frac{n-1}{\sigma^n_{j=1}d(i,j)}</math>
 
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|Betweenness
| <math>C_B(i)=\sigma_{j<k}\frac{p_{jk}(i)}{p_{jk}} \times N_{paths}^{-1}</math>
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ただしj,kはiと異なる頂点。iを除いた最短経路の本数は無向で<math>\frac{(n-1)(n-2)}{2}</math>、有向で<math>(n-1)(n-2)</math>。
 
ただしj,kはiと異なる頂点。iを除いた最短経路の本数は無向で<math>\frac{(n-1)(n-2)}{2}</math>、有向で<math>(n-1)(n-2)</math>。
 
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==Prestige==
 
==Prestige==
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有向グラフにおいて頂点の傑出具合を測る尺度を傑出度(prestige)という。
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* Degree prestige ... 多くの入力辺がある点を傑出していると
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考える。
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* Proximity prestige ... より多くの頂点から到達できる点を傑出していると考える。Degree prestigeの拡張になっている。
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* Rank prestige ... 高いランクの頂点に指されている頂点もランクが高いと考える。
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! Name ||
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| Degree || <math>P_D(i)=\frac{d_{in}(i)}{n-1}</math>
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| Proximity || <math>P_P(i)=\frac{|I_i|/(n-1)}{\sum_{j\in I_i}d(j,i)/|I_i|}</math><br>
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<small><math>I_i</math>は''i''より到達できる頂点集合</small>
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| Rank || <math>\mathbf{P_R=A^TP_R}</math><br>
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<small><math>\mathbf{P_R}</math>は長さ''n''の縦ベクトル、<math>\mathbf{A}</math>は隣接行列。つまり<math>\mathbf{P_R}</math>は<math>\mathbf{A}</math>の固有値。</small>
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Revision as of 22:13, 22 April 2009

歴史

Centrality

無向グラフにおいて、頂点のネットワーク中心への近さを示す尺度を中心度(centrality)という。いずれの値も0-1の間をとるように正規化する。有向グラフでも定義できるが、次に述べるprestigeを使った方がよい。

  • Degree centrality ... 辺数が多い点を中心と考える。
  • Closeness centrality ... 全頂点への平均最短距離が短い点を中心と考える。
  • Betweenness centrality ... 全頂点間の最短経路に多く使われる点を中心と考える。同じ値で辺のbetweennessも定義できる。
Name Undirected Directed
Degree C_D(i)=\frac{d(i)}{n-1} C_D(i)=\frac{d_{out}(i)}{n-1}

Closeness C_C(i)=\frac{n-1}{\sigma^n_{j=1}d(i,j)}
Betweenness C_B(i)=\sigma_{j<k}\frac{p_{jk}(i)}{p_{jk}} \times N_{paths}^{-1}

ただしj,kはiと異なる頂点。iを除いた最短経路の本数は無向で\frac{(n-1)(n-2)}{2}、有向で(n-1)(n-2)

Prestige

有向グラフにおいて頂点の傑出具合を測る尺度を傑出度(prestige)という。

  • Degree prestige ... 多くの入力辺がある点を傑出していると

考える。

  • Proximity prestige ... より多くの頂点から到達できる点を傑出していると考える。Degree prestigeの拡張になっている。
  • Rank prestige ... 高いランクの頂点に指されている頂点もランクが高いと考える。
Name
Degree P_D(i)=\frac{d_{in}(i)}{n-1}
Proximity P_P(i)=\frac{|I_i|/(n-1)}{\sum_{j\in I_i}d(j,i)/|I_i|}

I_iiより到達できる頂点集合

Rank \mathbf{P_R=A^TP_R}

\mathbf{P_R}は長さnの縦ベクトル、\mathbf{A}は隣接行列。つまり\mathbf{P_R}\mathbf{A}の固有値。


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