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Comparing the biological coherence of network clusters identified by different detection algorithms

Chinese Science Bulletin 2007年第21期52卷 2938-2944页

作者： DONG Dong ZHOU Bing Jing-Dong J. HAN Graduate School College of Life Sciences Beijing Normal University Beijing 100875 China Chinese Academy of Science Key Laboratory for Molecular Developmental Biology Institute of Genetics and Developmental Biol- ogy Chinese Academy of Sciences Beijing 100101 China

Protein-protein interaction networks serve to carry out basic molecular activity in the cell. Detecting the modular structures from the protein-protein interaction network is important for understanding the organization, function and dynamics of a biological system. In order to identify functional neighbor- hoods based on network topology, many network cluster identification algorithms have been devel- oped. However, each algorithm might dissect a network from a different aspect and may provide dif- ferent insight on the network partition. In order to objectively evaluate the performance of four com- monly used cluster detection algorithms: molecular complex detection (MCODE), NetworkBlast, shortest-distance clustering (SDC) and Girvan-Newman (G-N) algorithm, we compared the biological coherence of the network clusters found by these algorithms through a uniform evaluation framework. Each algorithm was utilized to find network clusters in two different protein-protein interaction net- works with various parameters. Comparison of the resulting network clusters indicates that clusters found by MCODE and SDC are of higher biological coherence than those by NetworkBlast and G-N algorithm.

关键词：网络簇检测算法生物学函数熵双蛋白相互网络

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