《表1 真实网络信息：一种拓扑与生物功能一致的多网络比对算法》

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《一种拓扑与生物功能一致的多网络比对算法》

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本文分别在合成网络和真实网络上测试了Con Align算法．合成网络是NAPAbench[15]中的PPI网络，这三个合成网络分别对晶体生长（crystal growth，CG）、复制-突变-互补（duplication-mutation-complementation，DM C）、带有随机突变的复制（duplication with random mutation，DMR）这三种类型的8-w ay网络进行了建模．CG中8个网络均由1000个节点和3985条边组成；DM C中8个网络的节点均是1000，边的数量分别是1919、1853、1923、1840、1867、1848、1818、1867；DMR中8个网络的节点均是1000，边的数量分别是2031、2092、1967、1977、1959、1998、2030、2056.5个真实网络分别是蠕虫（Caenorhabditis Elegans，CE）、蝇类（Drosophila Melanogaster，DM）、人类（Homo Sapiens，HS）、老鼠（M us M usculus，M M）和酵母（Saccharomyces Cerevisiae，SC）．真实网络的所有数据从Iso Base[16]数据库获得，网络的节点和边信息如表1所示．生物相似性使用BLAST++工具计算得出蛋白质之间的序列相似性得分．