Nature论文解读：用于改善加权生物网络信噪比的网络增强方法

2018 年 8 月 7 日 PaperWeekly

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这是 PaperDaily 的第 95 篇文章

本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @xuehansheng。本文是斯坦福大学 Bo Wang 的又一篇大作，即将发表于 Nature Communications。

本文提出一种网络增强（Network Enhancement）方法，即一种用于改善无向加权网络的信噪比的方法。NE 使用双随机矩阵算子来诱导稀疏性，并提供封闭形式的解决方案，增加输入网络的频谱本征。因此，NE 可消除弱边缘，增强实际连接，并带来更好的下游性能。

如果你对本文工作感兴趣，点击底部阅读原文即可查看原论文。

关于作者：薛寒生，澳大利亚国立大学博士生，研究方向为人工智能与计算生物学。

■ 论文 | Network Enhancement: a general method to denoise weighted biological networks

■ 链接 | https://www.paperweekly.site/papers/2152

■ 作者 | Bo Wang / Armin Pourshafeie / Marinka Zitnik / Junjie Zhu / Carlos D. Bustamante / Serafim Batzoglou / Jure Leskovec

论文动机

这篇文章即将发表于《Nature Communications》，本文主要针对由于测量技术的局限性和固有的自然变化所产生的网络噪声，提出了一种网络增强方法 NE (Network Enhancement)。NE 使用双随机矩阵算子来诱导稀疏性，并提供封闭形式的解决方案，增加输入网络的频谱本征。因此，NE 可消除弱边缘，增强实际连接。

模型介绍-NE

网络增强 Network Enhancement 是对加权生物网络进行去噪的通用方法。该方法改善了无向加权网络的信噪比，从而提高了下游网络分析的性能。 NE 是一种原则性方法，具有收敛性和性能的理论保证。

NE 将嘈杂的，无向的加权网络作为输入，并在同一组节点上输出网络，但具有一组新的边缘权重。NE 的主要关键是观察到通过网络中的强（高边缘权重）路径连接的节点更可能通过高权重边缘链接。NE 使用高阶网络结构来增强给定的加权生物网络。

NE 中的扩散过程基于任何给定的两个节点之间的交互流来修改网络中的边缘权重，如图所示。具体地说，对于任何两个节点，NE 通过对连接这些节点的长度为 3 或更小的所有路径建模来更新其边缘的权重。

下图说明了 NE 的迭代扩散过程。 NE 中的扩散过程生成网络，其中具有强相似性/相互作用的节点与高权重边缘连接，而具有弱相似性/相互作用的节点与低权重边缘连接。

我们用于对加权生物网络进行去噪的算法框架是： a）将加权网络作为输入并形成其相关的邻接矩阵（在下面可视化为热图）。 b）使用 NE 扩散过程迭代地更新网络。NE 中的扩散过程保证收敛。我们为下图所示的会聚扩散过程提供封闭形式的解决方案。

在收敛时，增强网络具有双随机矩阵属性。在数学上，这意味着与输入网络相关联的特征向量被保留，而特征向量增加。

实验结果

人体组织网络

我们将 NE 应用于来自不同人体组织的 22 个基因相互作用网络。该网络捕获特定于人组织和细胞谱系的基因相互作用，范围从 B 淋巴细胞到骨骼肌和整个脑。鉴于增强的组织网络，我们检查了相关组织特异性基因功能在网络中的连接程度。期望功能相关基因倾向于在功能活跃的组织中比在其他非相关组织中更频繁地相互作用。

在 NE 增强的血浆网络中，具有最高边缘密度的功能是血液凝固，纤维蛋白凝块形成和极低密度脂蛋白颗粒重塑的负调节，所有这些功能都特异于血浆（下图，左）。 NE 增强脑网络中连接功能最强的是脑形态发生和前脑区域化，它们都是大脑特有的（下图，右图）。