La próxima semana inicia el ¨Workshop Molecular Interactions¨aquí en Berlin. Y decidí presentar un afiche (Are biological networks scale-free graphs?), que ilustre la forma en que se deben analizar algunos aspectos de redes complejas. La idea del afiche es promocionar este artículo escrito por Li y colaboradores.
En resumén muestra que el simple análisis ¨a ojo¨ de la distribución de conectividad en una red no es ni suficiente ni riguroso para decir que la red es scale-free. La opción recomendada es hacer una selección estadística de la distribución de probabilidad que mejor describe la distribución de conectividad, usando el criterio de información de Akaike (AIC). El segundo punto tratado, es evaluar la importancia de los hubs en la red. en una red scale-free los hubs son muy importantes, de forma que al removerlos la red se desconecta. La importancia de estos hubs se puede evaluar de dos formas, mediante el coeficiente de betweenness centrality o la métrica S definida en Li y cols.
Mostrando las entradas con la etiqueta power law. Mostrar todas las entradas
Mostrando las entradas con la etiqueta power law. Mostrar todas las entradas
domingo, abril 02, 2006
viernes, enero 20, 2006
Leyes de poder en redes? (power laws in networks?)
Recientemente ha sonado mucho este tema. El blog the P. Beltrao tiene una excelente discusión al respecto.
Este es un pequeñísimo resúmen:
En 1999 el grupo de Barabasi dió a conocer que la distribución de conexión (degree distribution) de las páginas en internet (links) podía ser descrita por una ley de poder.
A partir de ese momento, las distribuciones de conexiones de muchas redes complejas se empezaron a describir con leyes de poder. Las conexiones de redes de computadores, las interacciones entre proteínas, las redes de regulacién de la transcripción, etc. . . Fue contagioso, red a la que se le "ponáin las manos encima", red que se describia con una ley de poder.
Pero en el 2005 aparecieron serías criticas al respecto. No todas las redes complejas tienen una distribución de conexión que puede ser descrita por una ley de poder. Muchas de las que así habían sido descritas están siendo reexaminadas (algunos artículos sobre el tema).
El problema radica en que muchos estudios se apresuraron en buscar leyes de poder, sin contemplar otros modelos. Precisamente lo que se está encontrando ahora es que la distribución de conexiones en varias redes puede ser mejor descrita por otros modelos (ej. lognormal). De destacar el trabajo de Stumpf et al (1 y 2) y de Tanaka. En donde además de mostrar el "error" se proponen formas eficientes para evaluar modelos y examinar criticamente los resultados.
Este es un pequeñísimo resúmen:
En 1999 el grupo de Barabasi dió a conocer que la distribución de conexión (degree distribution) de las páginas en internet (links) podía ser descrita por una ley de poder.
A partir de ese momento, las distribuciones de conexiones de muchas redes complejas se empezaron a describir con leyes de poder. Las conexiones de redes de computadores, las interacciones entre proteínas, las redes de regulacién de la transcripción, etc. . . Fue contagioso, red a la que se le "ponáin las manos encima", red que se describia con una ley de poder.
Pero en el 2005 aparecieron serías criticas al respecto. No todas las redes complejas tienen una distribución de conexión que puede ser descrita por una ley de poder. Muchas de las que así habían sido descritas están siendo reexaminadas (algunos artículos sobre el tema).
El problema radica en que muchos estudios se apresuraron en buscar leyes de poder, sin contemplar otros modelos. Precisamente lo que se está encontrando ahora es que la distribución de conexiones en varias redes puede ser mejor descrita por otros modelos (ej. lognormal). De destacar el trabajo de Stumpf et al (1 y 2) y de Tanaka. En donde además de mostrar el "error" se proponen formas eficientes para evaluar modelos y examinar criticamente los resultados.
Suscribirse a:
Entradas (Atom)
