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使用马尔可夫聚类算法(MCL)从网络中提取聚类。

Using MCL to extract clusters from networks.

作者信息

van Dongen Stijn, Abreu-Goodger Cei

机构信息

European Molecular Biology Laboratory, European Bioinformatics Institute, Hinxton, Cambridge, UK.

出版信息

Methods Mol Biol. 2012;804:281-95. doi: 10.1007/978-1-61779-361-5_15.

Abstract

MCL is a general purpose cluster algorithm for both weighted and unweighted networks. The algorithm utilises network topology as well as edge weights, is highly scalable and has been applied in a wide variety of bioinformatic methods. In this chapter, we give protocols and case studies for clustering of networks derived from, respectively, protein sequence similarities and gene expression profile correlations.

摘要

MCL是一种适用于加权网络和非加权网络的通用聚类算法。该算法利用网络拓扑结构以及边权重,具有高度的可扩展性,并且已应用于多种生物信息学方法中。在本章中,我们分别给出了基于蛋白质序列相似性和基因表达谱相关性的网络聚类的协议和案例研究。

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