Komplex hálózatok vizsgálata statisztikus fizikai módszerekkel = Analysis of complex networks with statistical physics methods

Hálózati csoportosulásokat (klasztereket, modulokat) kereső módszer segítségével átfedő, sűrű csoportokat találtunk molekuláris biológiai (fehérje-fehérje kölcsönhatások, transzkripció reguláció), kognitív (szó-asszociációs) és szociális (társszerzőségi) hálózatokban. A hálózati modulkeresővel megtalált átfedő csoportosulásokat a hálózati csúcspontokról rendelkezésre álló információk (pl. a fehérjék funkciója) alapján statisztikai tesztekkel ellenőriztük. A modulok segítségével fehérje-fehérje kölcsönhatási hálózatokban megjósoltuk korábban ismeretlen funkciójú fehérjék funkcióját és jósoltunk fehérje csoportokat, amelyek valószínűleg eddig ismeretlen speciális biológiai feladatok elvégzésén együttműködnek. Az átfedő modulkereső módszer irányított és súlyozott hálózatokra való kiterjesztésével azonosítottuk az irányított hálózatok két fő típusát (az átfedések irányába illetve azokból kifelé mutató modulok esete) és lehetővé tettük a súlyozott hálózatokban történő pontosabb modulkeresést. | With a network module search technique, we identified overlapping modules (also called: clusters, communities) of nodes in complex networks from molecular biology (protein-protein interactions and transcription regulation), cognitive science (word association web) and social science (co-authorship web). We verified the identified overlapping network modules by using additional information available about the nodes (e.g., the annotations of proteins) and performing statistical tests. Based on the modules in protein-protein interaction networks we predicted functions for proteins with no known functions so far and also pointed out groups of proteins that are likely to collaborate on specific biological tasks that are not yet known. By extending the overlapping network module search method to directed and weighted graphs, we have uncovered two major types of overlapping directed modular structure (modules pointing towards the overlaps and modules pointing outwards) and have enabled a more precise module search in weighted networks

Komplex hálózatok a molekuláris biológiai szabályozásban = Complex networks in molecular biological regulation

A projektben molekuláris biológiai szabályozási hálózatok elemzését végeztük számítógépes biológiai (bioinformatikai) eszközökkel. Az első vizsgált szabályozási hálózat típus rövid szabályozó RNS-ek (mikroRNS-ek) és messenger RNS-ek kapcsolatait írja le, a második vizsgált hálózat típus sejten belüli jelátviteli kölcsönhatásokat ír le. Az első esetben azonosítottunk együtt szabályozó mikroRNS-ekből álló modulokat, és javaslatot tettünk konkrét kísérletekre, amelyekkel megállapítható, hogy az egyes mikroRNS-ek az emberi sejtek számára mennyire nélkülözhetőek. A második esetben összeállítottunk egy jelátviteli útvonal adatbázist, javaslatot tettünk (fontossági/szignifikancia sorrendben) új gyógyszer célpont fehérjékre. Továbbá előrelejeztünk a hálózatban résztvevő újabb fehérjéket, amelyek közül 6 fehérjére az előrejelzést kísérletekkel ellenőrizték társszerzők az ELTE Genetika tanszékén. | In this project we have analyzed molecular biological regulatory networks with computational biological tools. The first type of analyzed regulatory networks contains interactions between short regulating RNAs (microRNAs) and messenger RNAs, while the second type of regulatory networks contains intracellular signaling pathways. In the first case we have identified modules (groups) of microRNAs with highly similar regulatory tasks within each group, and proposed experiments to determine the relative level of dispensability of each human microRNA. In the second case have compiled a resource of intracellular signaling pathways and suggested (in order of significance) novel drug target proteins. Moreover, we have predicted novel pathway member proteins, of which 6 have been experimentally verified by co-authors at the Department of Genetics at Eotvos Universit

Élőlények kollektív viselkedésének statisztikus fizikája = Statistical physics of the collective behaviour of organisms

Experiments: We have carried out quantitative experiments on the collective motion of cells as a function of their density. A sharp transition could be observed from the random motility in sparse cultures to the flocking of dense islands of cells. Using ultra light GPS devices developed by us, we have determined the existing hierarchical relations within a flock of 10 homing pigeons. Modelling: From the simulations of our new model of flocking we concluded that the information exchange between particles was maximal at the critical point, in which the interplay of such factors as the level of noise, the tendency to follow the direction and the acceleration of others results in large fluctuations. Analysis: We have proposed a novel link-density based approach to finding overlapping communities in large networks. The algorithm used for the implementation of this technique is very efficient for most real networks, and provides full statistics quickly. Correspondingly, we have developed a by now popular, user-friendly, freely downloadable software for finding overlapping communities. Extending our method to the time-dependent regime, we found that large groups in evolving networks persist for longer if they are capable of dynamically altering their membership, thus, an ability to change the group composition results in better adaptability. We also showed that knowledge of the time commitment of members to a given community can be used for estimating the community's lifetime. Experiments: We have carried out quantitative experiments on the collective motion of cells as a function of their density. A sharp transition could be observed from the random motility in sparse cultures to the flocking of dense islands of cells. Using ultra light GPS devices developed by us, we have determined the existing hierarchical relations within a flock of 10 homing pigeons. Modelling: From the simulations of our new model of flocking we concluded that the information exchange between particles was maximal at the critical point, in which the interplay of such factors as the level of noise, the tendency to follow the direction and the acceleration of others results in large fluctuations. Analysis: We have proposed a novel link-density based approach to finding overlapping communities in large networks. The algorithm used for the implementation of this technique is very efficient for most real networks, and provides full statistics quickly. Correspondingly, we have developed a by now popular, user-friendly, freely downloadable software for finding overlapping communities. Extending our method to the time-dependent regime, we found that large groups in evolving networks persist for longer if they are capable of dynamically altering their membership, thus, an ability to change the group composition results in better adaptability. We also showed that knowledge of the time commitment of members to a given community can be used for estimating the community's lifetime

Komplex hálózatok vizsgálata = Studies of complex networks

Kifejlesztettünk egy módszert a hálózati Hamilton-függvény visszafejtésére az élek átrendeződési folyamataiból. A vizsgált hálózatok Hamilton-függvényei egy univerzális alakot követnek, mely konzisztens a preferenciális kapcsolódási szabállyal. Kifejlesztettünk egy új hálózati csoportkereső módszert, melynél a feltárt csoportok egy-egy k-klikk perkolációs klaszternek felelnek meg. Az így definiált csoport felosztás nagy előnye a hogy megengedi a csoportok közti átfedéseket. Az átfedések révén természetes módon származtatható a csoportok hálózata is, melynek révén a rendszert egy magasabb (hierarchikus) szerveződési szinten tanulmányozhatjuk. A vizsgált nagy méretű hálózatok esetén a csoporthálózat fokszámeloszlása hatványszerűen cseng le. A csoporthálózat időbeli növekedése a preferenciális kapcsolódási szabálynak megfelelően zajlik. Az élesztő baktérium fehérje kölcsönhatási hálózatában az általunk feltárt csoportok jelentős része egy-egy jól beazonosítható fehérje funkciónak feleltethető meg. Ez alapján módszerünk lehetővé teszi a sejtműködésben eddig ismeretlen szerepű fehérjék funkciójának jóslását a feltárt csoportokhoz való tartozás alapján. A hálózati csoportkeresőhöz egy ingyenesen letölthető grafikus kezelőfelületet is készítettünk, mely a csoportok megkeresése mellet képes azok megjelenítésére, illetve a csoportok hálózatában való navigálásra, keresésre. | We have developed a reverse engineering method to deduce the Hamilton-function of networks from the restructuring of the links. The energy function in the studied networks followed a universal form, which was consistent with the preferential attachment rule. We have developed a new community finding method defining the communities as k-clique percolation clusters. The advantage of this approach is that it allows overlaps between the communities. We can also define the graph of communities based on the overlaps in a natural way. With the help of the community graph we can study the hierarchical organization of the system at a higher level. In the studied large networks the degree distribution of the graph of communities decays as a power-law. The time development of the graph of communities is governed by the preferential attachment rule. The majority of the communities obtained with our method in case of the protein interaction network of the yeast bacteria can be associated with a well defined protein function. According to that, our method can be used for function prediction in case of unknown proteins based on community membership. We developed freely downloadable software capable of locating and visualizing the communities (and the graph of communities) in networks

Initiating a Mexican wave: An instantaneous collective decision with both short and long range interactions

An interesting example for collective decision making is the so-called Mexican wave during which the spectators in a stadium leap to their feet with their arms up and then sit down again following those to their left (right) with a small delay. Here we use a simple, but realistic model to explain how the combination of the local and global interactions of the spectators produces a breaking of the symmetry resulting in the replacement of the symmetric solution -- containing two propagating waves -- by a single wave moving in one of the two possible directions. Our model is based on and compared to the extensive observations of volunteers filling out the related questionnaire we have posted on the Internet. We find that, as a function of the parameter controlling the strength of the global interactions, the transition to the single wave solution has features reminiscent of discontinuous transitions. After the spontaneous symmetry breaking the two directions of propagation are still statistically equivalent. We investigate also how this remaining symmetry is broken in real stadia by a small asymmetrical term in the perception of spectators.Comment: Main text: 12 pages, 3 figures. Appendices: 18 pages (incl. answers from online survey on Mexican waves). Supplementary website: http://angel.elte.hu/localgloba

Komplex Hálózatok Moduláris Szerkezete = Modular Structure of Complex Networks

Kidolgoztunk egy módszert, mely lehetővé teszi időben változó hálózatokban a csoportok nyomon követését. A csoportok időfejlődését nagyméretű társaskapcsolat hálózatokban vizsgáltuk és több érdekes összefüggést találtunk a csoportok mérete, időbeli változékonysága és fennmaradási valószínűsége között. Kiterjesztettük a klikk perkolációs módszert irányított- és súlyozott hálózatokra. Ezek segítségével számos nagyméretű valós hálózatot vizsgáltunk. Az irányított csoportosulások viselkedése két nagy osztályba sorolta a vizsgált rendszereket, a súlyozott hálózatoknál pedig érdekes élsúlyok korrelációkat fedtünk fel. A mikroRNS-ek és az általuk gátolt mRNS-ek hálózatát vizsgálva a klikk perkolációs módszer segítségével mikroRNS funkciós csoportokat sikerült beazonosítani, és a sejten belüli jelátviteli hálózatokban gyógyszer célpont fehérjék előrejelzéséhez fejlesztettünk bioinformatikai módszereket. A hálózati hierarchiához kapcsolódóan címkézett hálózatok statisztikai tulajdonságait vizsgálatuk olyan rendszerekben, ahol a címkék maguk is hierarchikusan szerveződnek. Eredményeink szerint a tanulmányozott hálózatok érdekes önhasonlóságot mutatnak a címke indukált részgráfokra történő leszűkítés esetén. A hierarchia tanulmányozásához kapcsolódóan kifejlesztettünk egy önhasonló, hierarchikus multifraktál élbekötési mértéken alapuló véletlen gráf generáló módszert. Megmutattuk, hogy ennek segítségével nagyon sokféle eltérő véletlen hálózat generálható le. | We developed a method enabling the tracking of communities in time evolving networks. We studied the statistical properties of community evolution in large social networks, and revealed interesting non trivial relations between the size, stationarity and survival probability of communities. We extended the clique percolation method for handling directed- and weighted networks, and analyzed numerous real networks with these new algorithms. The behavior of the directed communities classified the examined systems into two major groups, whereas the studies of the weighted networks revealed interesting link weight correlations. We located functional units with the help of the clique percolation method in the network of microRNAs and their regulated mRNAs, and developed bioinformatical tools for signal transduction networks, helping the prediction of drug target proteins. Relating to the field of network hierarchy, we studied the statistical features of tagged networks where the tags were hierarchically organized. According to our results, the examined networks showed an interesting self similarity when restricted to the tag-induced sub-graphs. Relating to the studies of hierarchy, we developed a random graph generator based on self-similar, hierarchical multifractal link probability measure. We have shown, that this method is capable of generating random networks with very diverse properties

Egyetemek és főiskolák működésének térségfejlesztő hatása Magyarországon = Regional development impact of high education organisations

Összefoglaló az "Egyetemek térségfejlesztő hatása" című, 042551 számú OTKA-kutatás eredményeiről A kutatás négy egyetem és környezete példáján kívánta megvizsgálni az intézmények fejlesztő hatásait, az innováció térbeli terjedésében betöltött szerepüket. Megállapítható volt, hogy az innováció terjedésének legfontosabb ágensei az egyetemek. Ugyanakkor, az innováció regionális értelmezése és a vizsgált terepek kvalitatív elemzése alapján azt a feltételezésünket találtuk igazolódni, hogy a régiók és az innováció intézményei (Pólus központok, Tudásközpontok) adminisztratív és formai értelemben kialakultak, szociológiai értelemben azonban hiányoznak a diffúzió és a befogadás valós szövetei, idegpályái, szereplői, illetve csak részlegesen sporadikus módon jöttek létre. Kialakulatlanok még azok a kapcsolatrendszerek, társadalmi értelemben vett intézmények, melyek a tudástermelés, közvetítés, befogadás, alkalmazás láncát alkothatnák. A kutatás javaslatokat is megfogalmaz a döntéshozók számára, egyrészt a fejlesztési (gazdasági és társadalmi) hatások szisztematikus standardizált mérésére, az e mérésekben alkalmazható változókra, s egyes elemeket azok operacionalizálásához. Megállapításaival irányokat (prioritásokat) fogalmazott meg a központi és regionális fejlesztési- és oktatás politika számára, de ezen megfontolások talán mérlegelésre érdemesek a felsőoktatási intézmények fejlesztési stratégiájának kidolgozásában is. | Resume of the issue of the OTKA-Research No. 042551 'Regional Development Effects of the Universities' This research tried to analyse the developmental impact four universities, their role in spatial diffusion of innovation. It could be laid down that the most important agents of the innovation are the universities. At the same time our presumption on the ground of the regional interpretation of innovation and the qualitative analysis of examined fields confirmed that regions and institutions of the innovation (Pole centers, Knowledge centers) have been evolved in administrative and formal sense, however the real texture, the neural paths and persons of the diffusion and reception are missing, or rather they have come into being partially, sporadically. The contact systems, the institutions in social sense, those could be chains of the knowledge growth, transmission, adoption are unsettled. This research draws up proposals for the decision-makers in one hand for the systematical and standardized measuring of social and economical developmental effects and for the applicable variables in monitoring and gives some elements for the measuring. Research findings give contributions (priorities) for the central and regional developmental- and educational policy and these considerations are worthy for deliberation in the developing strategies of the higher education institutions

Topological phase transitions of random networks

To provide a phenomenological theory for the various interesting transitions in restructuring networks we employ a statistical mechanical approach with detailed balance satisfied for the transitions between topological states. This enables us to establish an equivalence between the equilibrium rewiring problem we consider and the dynamics of a lattice gas on the edge-dual graph of a fully connected network. By assigning energies to the different network topologies and defining the appropriate order parameters, we find a rich variety of topological phase transitions, defined as singular changes in the essential feature(s) of the global connectivity as a function of a parameter playing the role of the temperature. In the ``critical point'' scale-free networks can be recovered.Comment: 4 pages, 3 figures, submitted, corrected and added reference