초록

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이 논문에서는 분산된 생물학의 대사 네트워크들이 있을 때, 이를 통합하지 않은 상태에서 경로검색을 하는 분산 알고리즘을 제안한다. 대사 네트워크는 여러 데이터베이스에 존재하며 서로 중복되는 데이터를 가지고 있다. 제안한 방법은 네트워크 사이의 중첩이 있는 부분을 하이퍼 노드로 하고, 네트워크 자체는 하이퍼 에지로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어서, 이를 이용한 상위수준의 경로를 구축한다. 각 네트워크내의 중첩된 영역간의 경로를 미리 계산해 둔 다음, 상위수준의 경로에 기반하여 분산된 대사네트워크 간에 존재하는 경로를 검색한다. 추상 하이퍼 그래프는 데이터베이스를 하이퍼 노드로 하는 것에 대한 경로탐색을 한 다음, 그 경로에 따라 데이터베이스 내에 존재하는 대사경로를 탐색한다. 이때 존재하는 대사경로가 많기 때문에 각각의 대사경로를 하이퍼 노드로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어 경로를 탐색하고 나서 그 하위 노드에 대해 경로탐색을 한다. 이는 분산된 네트워크를 통합할 저장 공간 및 탐색시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

이 논문에서는 분산된 생물학의 대사 네트워크들이 있을 때, 이를 통합하지 않은 상태에서 경로검색을 하는 분산 알고리즘을 제안한다. 대사 네트워크는 여러 데이터베이스에 존재하며 서로 중복되는 데이터를 가지고 있다. 제안한 방법은 네트워크 사이의 중첩이 있는 부분을 하이퍼 노드로 하고, 네트워크 자체는 하이퍼 에지로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어서, 이를 이용한 상위수준의 경로를 구축한다. 각 네트워크내의 중첩된 영역간의 경로를 미리 계산해 둔 다음, 상위수준의 경로에 기반하여 분산된 대사네트워크 간에 존재하는 경로를 검색한다. 추상 하이퍼 그래프는 데이터베이스를 하이퍼 노드로 하는 것에 대한 경로탐색을 한 다음, 그 경로에 따라 데이터베이스 내에 존재하는 대사경로를 탐색한다. 이때 존재하는 대사경로가 많기 때문에 각각의 대사경로를 하이퍼 노드로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어 경로를 탐색하고 나서 그 하위 노드에 대해 경로탐색을 한다. 이는 분산된 네트워크를 통합할 저장 공간 및 탐색시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

이 논문을 인용한 문헌

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