グラフ理論を使用した生物学的ネットワークの研究

効果的なモデリング、分析、および計算ツールとして、グラフ理論は生物学的数学でさまざまな生物学の問題に対処するために広く使用されています。微生物学の分野では、グラフは分子構造を表現できます。ここでは、細胞、遺伝子、またはタンパク質が頂点として示され、接続要素をエッジと見なすことができます。このようにして、生物活性の特性は、対応するグラフのトポロジーインデックスコンピューティングを介して測定できます。私たちの記事では、主に、偏心トポロジーインデックスの計算の観点から生物学的ネットワークの生物学的特徴を研究しています。グラフ構造分析と距離計算により、ハイパートリーネットワークとXツリーのいくつかの重要な偏心関連指標の正確な発現が決定されます。この論文で得られる結論は、バイオエンジニアリングには有望なアプリケーションの見通しがあることを示しています。

As an effective modeling, analysis and computational tool, graph theory is widely used in biological mathematics to deal with various biology problems. In the field of microbiology, graph can express the molecular structure, where cell, gene or protein can be denoted as a vertex, and the connect element can be regarded as an edge. In this way, the biological activity characteristic can be measured via topological index computing in the corresponding graphs. In our article, we mainly study the biology features of biological networks in terms of eccentric topological indices computation. By means of graph structure analysis and distance calculating, the exact expression of several important eccentric related indices of hypertree network and X-tree are determined. The conclusions we get in this paper illustrate that the bioengineering has the promising application prospects.