A Systematic Review of Topology-Based Models for Protein–Protein Interaction Networks: Methods, Architectures, and Future Research Directions
Notice bibliographique
Résumé
Protein–protein interaction (PPI) networks play a crucial role in understanding cellular processes, disease mechanisms, and drug discovery. Topology-based models have emerged as powerful tools for analysing the structural and functional organization of these networks by leveraging graph theory, network science, and topological data analysis. This systematic review examines advances from 2018 to 2023 in topology-based modelling of PPI networks, focusing on methodologies, computational architectures, and emerging research directions. The review explores classical graph-theoretic approaches, including centrality measures, clustering, and modularity detection, alongside advanced techniques such as persistent homology, network embedding, and graph neural networks (GNNs). Special attention is given to algorithms for protein complex detection, topological scoring, and multi-scale network analysis. The findings indicate that while traditional topological models provide strong interpretability and biological relevance, modern hybrid approaches integrating machine learning and topological features significantly enhance prediction accuracy and scalability. However, challenges remain in handling noisy datasets, dynamic interactions, and computational complexity. Future research directions include topology-driven deep learning frameworks, multi-layer biological networks, and interpretable AI models for PPI analysis. This review provides a comprehensive foundation for developing next-generation topology-aware computational frameworks in systems biology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».