Motif-Role-Fingerprints: The Building-Blocks of Motifs, Clustering-Coefficients and Transitivities in Directed Networks
Notice bibliographique
Résumé
Complex networks are frequently characterized by metrics for which particular subgraphs are counted. One statistic from this category, which we refer to as motif-role fingerprints, differs from global subgraph counts in that the number of subgraphs in which each node participates is counted. As with global subgraph counts, it can be important to distinguish between motif-role fingerprints that are 'structural' (induced subgraphs) and 'functional' (partial subgraphs). Here we show mathematically that a vector of all functional motif-role fingerprints can readily be obtained from an arbitrary directed adjacency matrix, and then converted to structural motif-role fingerprints by multiplying that vector by a specific invertible conversion matrix. This result demonstrates that a unique structural motif-role fingerprint exists for any given functional motif-role fingerprint. We demonstrate a similar result for the cases of functional and structural motif-fingerprints without node roles, and global subgraph counts that form the basis of standard motif analysis. We also explicitly highlight that motif-role fingerprints are elemental to several popular metrics for quantifying the subgraph structure of directed complex networks, including motif distributions, directed clustering coefficient, and transitivity. The relationships between each of these metrics and motif-role fingerprints also suggest new subtypes of directed clustering coefficients and transitivities. Our results have potential utility in analyzing directed synaptic networks constructed from neuronal connectome data, such as in terms of centrality. Other potential applications include anomaly detection in networks, identification of similar networks and identification of similar nodes within networks. Matlab code for calculating all stated metrics following calculation of functional motif-role fingerprints is provided as S1 Matlab File.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».