Dissertação
{en_GB=Uncovering the organizing principles behind signed biological networks} {} EVALUATED
{pt=Redes são um instrumento útil para descrever sistemas biológicos. Codificam os elementos do sistema em nós e as suas interações em arestas. Redes com sinais codificam informação adicional sobre a interação sob a forma de um sinal em cada aresta. Apesar dos abundantes estudos sobre padrões locais em estruturas de redes, especialmente redes sociais, que tenhamos conhecimento, estes ainda não foram estudados em redes biológicas com sinais e sem direção. Padrões locais já se provaram úteis na previsão de novas interações em redes construídas a partir de dados incompletos e ruidosos, apoiando previsões funcionais e delimitação de módulos nas redes. O objetivo deste projeto é a identificação dos padrões típicos em redes de interações genéticas, em particular triângulos e quadrados. A partir de dados disponíveis publicamente, foram construídas duas redes descrevendo as interações entre genes essenciais e não essenciais em levedura. Para a rede essencial descobrimos que os triângulos com um produto das arestas negativo são favorecidos pela estrutura da rede, enquanto triângulos com um produto positivo são preteridos. Portanto, para definir corretamente as regras estruturais para triângulos em redes genéticas, há que inverter os sinais do Structural Balance, a teoria vigente para "balance" em redes sociais. Nos quadrados verifica-se o contrário, padrões com um produto positivo parecem ser favorecidos, já os com produto negativo são preteridos, de acordo com o espectável em redes sociais. Estes resultados constituem uma primeira pedra na resolução de um problema importante em Network Science, previsão de ligações, no contexto de redes biológicas com sinal. , en=Networks are useful tools to describe biological systems, encoding elements of the system and their interactions in nodes and edges, respectively. Signed networks encode further information about the interaction in the form of a signal in each edge. Despite extensive studies of local patterns in the network structure, especially in social networks, to the best of our knowledge, these have not yet been studied in undirected signed biological networks. Local patterns have proved useful to predict new interactions in networks built from noisy and incomplete datasets, supporting the delimitation of functional modules and even the prediction of single-element function. This project's goal is to identify the typical patterns in genetic interaction networks, more specifically triangles and squares. Two networks describing the interactions between essential and non-essential genes in yeast were constructed, from data publicly available. For the essential network, we found that triangles with a negative edge product are favored in the network structure, while triangles with a positive edge product are deprecated. Thus, to correctly define the structural rules in genetic networks, for triangles, one must invert the signals of Structural Balance, a very well-known and long-standing theory for balance in social networks. For squares, the opposite is verified, patterns with positive edge product appear to be favored, while negative product squares appear deprecated, in accordance with what expected for social networks. These results are a first step to tackle a very important issue in Network Science, link prediction, in the context of signed biological networks.}
novembro 16, 2018, 11:0
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