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Un réseau biologique est tout réseau touchant au domaine des systèmes biologiques . Un réseau est un système avec des sous-unités qui sont liées entre elle pour former un tout, comme des espèces formant un réseau alimentaire entier. Les réseaux biologiques fournissent une représentation mathématique des connexions trouvées dans les études écologiques, évolutives et physiologiques, tout comme les réseaux de neurones. [1] L'analyse des réseaux biologiques par rapport aux maladies humaines a conduit au domaine de la médecine des réseaux . [2] [3]

Biologie des réseaux et bioinformatique

Les systèmes biologiques complexes peuvent être représentés et analysés comme des réseaux mathématiques. Par exemple, les écosystèmes peuvent être modélisés comme des réseaux d'espèces en interaction ou une protéine peut être modélisée comme un réseau d'acides aminés. En décomposant une protéine en éléments plus petits, les acides aminés peuvent être représentés comme un réseau d'atomes connectés, comme le carbone, l'azote et l'oxygène. Les nœuds et les liens sont les composants de base d'un réseau. Les nœuds représentent les unités du réseau, tandis que les liens représentent les interactions entre les unités. Les nœuds peuvent représenter un vaste réseau d'unités biologiques, allant d'organismes individuels à des neurones individuels dans le cerveau. Deux propriétés importantes d'un réseau sont le degré et la centralité de l'interdépendance. Le degré (ou connectivité, un usage du terme différent de celui utilisé en théorie des graphes) est le nombre de bords qui relient un nœud, tandis que l'interactivité est une mesure de la centralité d'un nœud dans un réseau. Les nœuds présentant une forte interconnection servent essentiellement de ponts entre les différentes parties du réseau (c.-à-d. que les interactions doivent passer par ce nœud pour atteindre d'autres parties du réseau). Dans les réseaux sociaux, les nœuds à haut degré d'interdépendance peuvent jouer un rôle important dans la composition globale d'un réseau.

Dès les années 1980, les chercheurs ont commencé à considérer l' ADN ou les génomes comme le stockage dynamique d'un système de langage avec des états finis calculables précis représentés comme une machine à états finis . [4] Des recherches récentes sur les systèmes complexes ont également suggéré une certaine similitude de grande envergure dans l'organisation de l'information dans les problèmes de la biologie, de l' informatique et de la physique, comme le condensat de Bose – Einstein (un état particulier de la matière). [5]

La bioinformatique a de plus en plus déplacé son sujet d'étude vers des gènes individuels, des protéines et des algorithmes de recherche vers des réseaux à grande échelle finissant par -omes tels que biome, interactome, génome et protéome . De telles études théoriques ont révélé que les réseaux biologiques partagent de nombreuses fonctionnalités avec d'autres réseaux tels que l' Internet ou les réseaux sociaux, par exemple leur topologie de réseau .

Réseaux en biologie

Réseaux d'interaction protéine-protéine

De nombreuses interactions protéine-protéine (IPP) dans une cellule forment des réseaux d'interaction protéique (PIN) où les protéines sont des nœuds et leurs interactions sont des liens . [6] Les PIN sont les réseaux les plus analysés en biologie. Il existe des dizaines de méthodes de détection des IPP pour identifier de telles interactions. Le système à deux hybrides de levure est une technique expérimentale couramment utilisée pour l'étude des interactions binaires. [7]

Des études récentes ont indiqué la conservation des réseaux moléculaires au cours de l'évolution. [8] De plus, il a été découvert que les protéines à haut degré de connectivité sont plus susceptibles d'être essentielles à la survie que les protéines à moindre degré. [9] Cela suggère que la composition globale du réseau (pas simplement les interactions entre les paires de protéines) est importante pour le fonctionnement global d'un organisme.

Réseaux de régulation des gènes (réseaux d'interaction ADN – protéine)

L'activité des gènes est régulée par des facteurs de transcription, des protéines qui se lient généralement à l' ADN . La plupart des facteurs de transcription se lient à plusieurs sites de liaison dans un génome . En conséquence, toutes les cellules ont des réseaux de régulation génomiques complexes. Par exemple, le génome humain code pour l'ordre de 1 400 facteurs de transcription se liant à l'ADN et qui régulent l'expression plus de 20 000 gènes humains. [10] Les technologies pour étudier les réseaux de régulation des gènes incluent ChIP-chip, ChIP-seq, CliP-seq et autres.

Réseaux de coexpression de gènes (réseaux d'association transcription-transcription)

Les réseaux de coexpression de gènes peuvent être interprétés comme des réseaux d'association entre des variables qui mesurent les abondances de transcrits. Ces réseaux ont été utilisés pour fournir un système d'analyse biologique de l' ADN des données de puces à ADN, données ARN-seq, données miRNA etc. L'analyse de réseau de co-expression du gène pondéré est largement utilisé pour identifier les modules de co-expression et les gènes de moyeu intramodulaires. Les modules de co-expression peuvent correspondre à des types de cellules ou à des voies. Les concentrateurs intramodulaires hautement connectés peuvent être interprétés comme des représentants de leur module respectif.

Réseaux métaboliques

Les composés chimiques d'une cellule vivante sont liés par des réactions biochimiques qui convertissent un composé en un autre. Les réactions sont catalysées par des enzymes . Ainsi, tous les composés d'une cellule font partie d'un réseau biochimique complexe de réactions appelé réseau métabolique . Il est possible d'utiliser des analyses de réseau pour déduire comment la sélection agit sur les voies métaboliques. [11]

Réseaux de signalisation

Les signaux sont transduits à l'intérieur des cellules ou entre les cellules et forment ainsi des réseaux de signalisation complexes. Par exemple, dans la voie MAPK / ERK la surface cellulaire est transduite vers le noyau cellulaire par une série d'interactions protéine-protéine, des réactions de phosphorylation et d'autres événements. Les réseaux de signalisation intègrent généralement les réseaux d'interaction protéine-protéine, les réseaux de régulation des gènes et les réseaux métaboliques .

Réseaux neuronaux

Les interactions complexes dans le cerveau en font un candidat idéal pour appliquer la théorie des réseaux. Les neurones du cerveau sont profondément connectés les uns aux autres, ce qui entraîne la présence de réseaux complexes dans les aspects structurels et fonctionnels du cerveau. [12] Par exemple, des propriétés de réseau de petit monde ont été démontrées dans les connexions entre les zones corticales du cerveau de primate [13] ou lors de la déglutition chez l'homme. [14] Cela suggère que les zones corticales du cerveau n'interagissent pas directement les unes avec les autres, mais la plupart des zones peuvent être atteintes à partir de toutes les autres par seulement quelques interactions.

Réseaux alimentaires

Tous les organismes sont connectés les uns aux autres grâce à des interactions alimentaires. Autrement dit, si une espèce mange ou est mangée par une autre espèce, elles sont connectées dans un réseau alimentaire complexe d'interactions prédateurs et proies. La stabilité de ces interactions est une question de longue date en écologie. [15] Autrement dit, si certains individus sont supprimés, qu'advient-il du réseau (c'est-à-dire qu'il s'effondre ou s'adapte)? L'analyse de réseau peut être utilisée pour explorer la stabilité du réseau trophique et déterminer si certaines propriétés de réseau se traduisent par des réseaux plus stables. De plus, l'analyse du réseau peut être utilisée pour déterminer comment les prélèvements sélectifs d'espèces influenceront le réseau alimentaire dans son ensemble. [16] Ceci est particulièrement important compte tenu de la perte potentielle d'espèces due au changement climatique mondial.

Réseaux d'interaction entre espèces

En biologie, les interactions par paires ont historiquement fait l'objet d'études intenses. Avec les récents progrès de la science des réseaux, il est devenu possible d'intensifier les interactions par paires pour inclure des individus de nombreuses espèces impliquées dans de nombreux ensembles d'interactions afin de comprendre la structure et la fonction de réseaux écologiques plus vastes. [17] L'utilisation de l'analyse de réseau peut permettre à la fois de découvrir et de comprendre comment ces interactions complexes se lient ensemble au sein du réseau du système, une propriété qui a été précédemment négligée. Cet outil puissant permet d'étudier différents types d'interactions (de la compétition à la coopérative ) en utilisant le même cadre général. [18] Par exemple, les interactions plantes- pollinisateurs sont mutuellement bénéfiques et impliquent souvent de nombreuses espèces différentes de pollinisateurs ainsi que de nombreuses espèces différentes de plantes. Ces interactions sont essentielles à la reproduction des plantes et donc à l'accumulation de ressources à la base de la chaîne alimentaire pour les consommateurs primaires, mais ces réseaux d'interaction sont menacés par les changements anthropiques . L'utilisation de l'analyse des réseaux peut éclairer le fonctionnement des réseaux de pollinisation et peut à son tour éclairer les efforts de conservation. [19] Au sein des réseaux de pollinisation, l'imbrication (c'est-à-dire que les spécialistes interagissent avec un sous-ensemble d'espèces avec lesquelles les généralistes interagissent), la redondance (c'est-à-dire que la plupart des plantes sont pollinisées par de nombreux pollinisateurs) et la modularité jouent un rôle important dans la stabilité du réseau. [20] Ces propriétés de réseau peuvent en fait ralentir la propagation des effets de perturbation à travers le système et potentiellement amortir quelque peu le réseau de pollinisation contre les changements anthropiques. Plus généralement, la structure des interactions des espèces au sein d'un réseau écologique peut nous renseigner sur la diversité, la richesse et la robustesse du réseau. [21] Les chercheurs peuvent même comparer les constructions actuelles des réseaux d'interactions d'espèces avec les reconstructions historiques des réseaux anciens pour déterminer comment les réseaux ont changé au fil du temps. [22] Les recherches récentes sur ces réseaux d'interactions d'espèces complexes sont très soucieuses de comprendre quels facteurs (par exemple, la diversité) conduisent à la stabilité du réseau. [23]

Réseaux d'interaction intra-espèces

L'analyse de réseaux permet de quantifier les associations entre les individus, ce qui permet de déduire des détails sur le réseau au niveau de l'espèce et / ou de la population. [24] L'une des caractéristiques les plus attrayantes du paradigme de l'analyse de réseaux serait qu'il fournit un cadre conceptuel unique dans lequel l'organisation sociale des animaux se rejoint et peut être étudié à tous les niveaux (individuel, dyade, groupe, population) et pour tous les types d'interaction (agressif, coopératif, sexuel) etc.). [25]

Les chercheurs intéressés par l' éthologie, commencent à intégrer l'analyse de réseau dans leurs recherches. Les chercheurs intéressés par les insectes sociaux (par exemple, les fourmis et les abeilles) ont utilisé des analyses de réseau pour mieux comprendre la division du travail, la répartition des tâches et l'optimisation de la recherche de nourriture au sein des colonies; [26] [27] [28] D'autres chercheurs s'intéressent à la façon dont certaines propriétés de réseau au niveau du groupe et / ou de la population peuvent expliquer les comportements individuels. Des études ont démontré comment la structure du réseau social animal peut être influencée par des facteurs allant des caractéristiques de l'environnement aux caractéristiques de l'individu, telles que l'expérience de développement et la personnalité. Au niveau de l'individu, la structuration des liens sociaux peut être un déterminant important de la forme physique, prédisant à la fois la survie et le succès de la reproduction. Au niveau de la population, la structure du réseau peut influencer la structuration des processus écologiques et évolutifs, tels que la sélection en fonction de la fréquence et la transmission des maladies et des informations. [29] Par exemple, une étude sur les manakins à queue filaire (un petit passereau) a révélé que pour un mâle ayant un haut degré de connections dans le réseau prédisait largement la capacité du mâle à s'élever dans la hiérarchie sociale (c'est-à-dire éventuellement obtenir un territoire et des accouplements). [30] Dans les groupes de grands dauphins, les valeurs de centralité du degré et de l' interdépendance d' un individu peuvent prédire si cet individu présentera ou non certains comportements, comme l'utilisation du flop latéral et du lobtailing à l'envers pour diriger les efforts de déplacement du groupe; les individus avec des valeurs élevées d'interdépendance sont plus connectés et peuvent obtenir plus d'informations, et sont donc mieux adaptés pour mener des voyages de groupe et ont donc tendance à présenter ces comportements de signalisation plus que les autres membres du groupe. [31]

L'analyse des réseaux sociaux peut également être utilisée pour décrire l'organisation sociale au sein d'une espèce de manière plus générale, ce qui révèle fréquemment d'importants mécanismes immédiats favorisant l'utilisation de certaines stratégies comportementales. Ces descriptions sont souvent liées aux propriétés écologiques (par exemple, la distribution des ressources). Par exemple, les analyses de réseau ont révélé des différences subtiles dans la dynamique de groupe de deux espèces apparentées de fission-fusion équide, le zèbre de Grevy et les onagres, vivant dans des environnements variables; Les zèbres de Grevy montrent des préférences distinctes dans leurs choix d'association lorsqu'ils se séparent en petits groupes, contrairement aux onagres. [32] De même, les chercheurs intéressés par les primates ont également utilisé des analyses de réseau pour comparer les organisations sociales à travers l'ordre des primates divers, suggérant que l'utilisation de mesures de réseau (telles que la centralité, l' assortivité, la modularité et l'interdépendance) peut être utile pour expliquer les types de comportements sociaux. nous voyons au sein de certains groupes et pas d'autres. [33]

Enfin, l'analyse des réseaux sociaux peut également révéler d'importantes fluctuations des comportements des animaux dans des environnements changeants. Par exemple, des analyses de réseau chez des babouins chacma femelles ( Papio hamadryas ursinus ) ont révélé d'importants changements dynamiques au fil des saisons qui étaient auparavant inconnus; au lieu de créer des liens sociaux stables et durables avec des amis, les babouins présentaient des relations plus variables qui dépendaient de contingences à court terme liées à la dynamique au niveau du groupe ainsi qu'à la variabilité environnementale. [34] Les changements dans l'environnement de réseau social d'un individu peuvent également influencer des caractéristiques telles que la «personnalité»: par exemple, les araignées sociales qui se blottissent avec des voisins plus audacieux ont tendance à augmenter également en audace. [35] Il s'agit d'un très petit ensemble d'exemples généraux de la façon dont les chercheurs peuvent utiliser l'analyse de réseau pour étudier le comportement des animaux. La recherche dans ce domaine se développe actuellement très rapidement, en particulier depuis le développement plus large des étiquettes d'origine animale et de la vision par ordinateur qui peuvent être utilisées pour automatiser la collecte des associations sociales. [36] L'analyse des réseaux sociaux est un outil précieux pour étudier le comportement animal dans toutes les espèces animales et a le potentiel de découvrir de nouvelles informations sur le comportement animal et l'écologie sociale qui étaient auparavant mal comprises.

Voir également

Liens externes

Les références

  1. ↑ Proulx, Promislow et Phillips, « Network thinking in ecology and evolution », Trends in Ecology and Evolution, vol. 20, no 6,‎ , p. 345–353 (PMID 16701391, DOI 10.1016/j.tree.2005.04.004, lire en ligne [archive du ])
  2. ↑ Barabási, Gulbahce et Loscalzo, « Network medicine: a network-based approach to human disease », Nature Reviews Genetics, vol. 12, no 1,‎ , p. 56–68 (PMID 21164525, PMCID 3140052, DOI 10.1038/nrg2918)
  3. ↑ Habibi, Emamian et Abdi, « Advanced Fault Diagnosis Methods in Molecular Networks », PLOS ONE, vol. 9, no 10,‎ , e108830 (ISSN 1932-6203, PMID 25290670, PMCID 4188586, DOI 10.1371/journal.pone.0108830, Bibcode 2014PLoSO...9j8830H)
  4. ↑ Searls, D., Artificial intelligence and molecular biology, Cambridge, MA, MIT Press,
  5. ↑ Bianconi, G. et Barabasi A., « Bose-Einstein condensation in complex networks », Phys. Rev. Lett., vol. 86, no 24,‎ , p. 5632–5635 (PMID 11415319, DOI 10.1103/physrevlett.86.5632, Bibcode 2001PhRvL..86.5632B, arXiv cond-mat/0011224)
  6. ↑ Habibi, Emamian et Abdi, « Quantitative analysis of intracellular communication and signaling errors in signaling networks », BMC Systems Biology, vol. 8,‎ , p. 89 (ISSN 1752-0509, PMID 25115405, PMCID 4255782, DOI 10.1186/s12918-014-0089-z)
  7. ↑ Mashaghi, A., « Investigation of a protein complex network », European Physical Journal, vol. 41, no 1,‎ , p. 113–121 (DOI 10.1140/epjb/e2004-00301-0, Bibcode 2004EPJB...41..113M, arXiv cond-mat/0304207)
  8. ↑ Sharan, R., « Conserved patterns of protein interaction in multiple species », Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, vol. 102, no 6,‎ , p. 1974–1979 (PMID 15687504, PMCID 548573, DOI 10.1073/pnas.0409522102, Bibcode 2005PNAS..102.1974S)
  9. ↑ Jeong, H., « Lethality and centrality in protein networks », Nature, vol. 411, no 6833,‎ , p. 41–42 (PMID 11333967, DOI 10.1038/35075138, Bibcode 2001Natur.411...41J, arXiv cond-mat/0105306)
  10. ↑ Vaquerizas, J.-M., « A census of human transcription factors: function, expression and evolution », Nature Reviews Genetics, vol. 10, no 4,‎ , p. 252–263 (PMID 19274049, DOI 10.1038/nrg2538)
  11. ↑ Proulx, S.R., « Network thinking in ecology and evolution », Trends in Ecology and Evolution, vol. 20, no 6,‎ , p. 345–353 (PMID 16701391, DOI 10.1016/j.tree.2005.04.004)
  12. ↑ Bullmore, E. et O. Sporns, « Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems », Nature Reviews Neuroscience, vol. 10, no 3,‎ , p. 186–198 (PMID 19190637, DOI 10.1038/nrn2575)
  13. ↑ Stephan, K.E., « Computational analysis of functional connectivity between areas of primate cerebral cortex », Philosophical Transactions of the Royal Society B, vol. 355, no 1393,‎ , p. 111–126 (PMID 10703047, PMCID 1692715, DOI 10.1098/rstb.2000.0552)
  14. ↑ Jestrović, Coyle, Perera et Sejdić, « Functional connectivity patterns of normal human swallowing: difference among various viscosity swallows in normal and chin-tuck head positions », Brain Research, vol. 1652,‎ , p. 158–169 (ISSN 0006-8993, PMID 27693396, PMCID 5102805, DOI 10.1016/j.brainres.2016.09.041)
  15. ↑ MacArthur, R.H., « Fluctuations in animal populations and a measure of community stability », Ecology, vol. 36, no 3,‎ , p. 533–536 (DOI 10.2307/1929601, JSTOR 1929601)
  16. ↑ Dunne, J.A., « Network structure and biodiversity loss in food webs: robustness increases with connectance », Ecology Letters, vol. 5, no 4,‎ , p. 558–567 (DOI 10.1046/j.1461-0248.2002.00354.x)
  17. ↑ Bascompte, J., « Disentangling the web of life », Science, vol. 325, no 5939,‎ , p. 416–419 (PMID 19628856, DOI 10.1126/science.1170749, Bibcode 2009Sci...325..416B)
  18. ↑ Krause, J., « Animal social networks: an introduction », Behav. Ecol. Sociobiol., vol. 63, no 7,‎ , p. 967–973 (DOI 10.1007/s00265-009-0747-0)
  19. ↑ Memmott, J., « Tolerance of pollination networks to species extinctions », Philosophical Transactions of the Royal Society B, vol. 271, no 1557,‎ , p. 2605–261 (PMID 15615687, PMCID 1691904, DOI 10.1098/rspb.2004.2909)
  20. ↑ Olesen, J., « The modularity of pollination networks », PNAS, vol. 104, no 50,‎ , p. 19891–19896 (PMID 18056808, PMCID 2148393, DOI 10.1073/pnas.0706375104, Bibcode 2007PNAS..10419891O)
  21. ↑ Campbell, V., « Experimental design and the outcome and interpretation of diversity-stability relations », Oikos, vol. 120, no 3,‎ , p. 399–408 (DOI 10.1111/j.1600-0706.2010.18768.x)
  22. ↑ Lotze, H., « Historical changes in marine resources, food-web structure and ecosystem functioning in the Adriatic Sea, Mediterranean », Ecosystems, vol. 14, no 2,‎ , p. 198–222 (DOI 10.1007/s10021-010-9404-8)
  23. ↑ Romanuk, T., « Maintenance of positive diversity-stability relations along a gradient of environmental stress », PLoS ONE, vol. 5, no 4,‎ , e10378 (PMID 20436913, PMCID 2860506, DOI 10.1371/journal.pone.0010378, Bibcode 2010PLoSO...510378R)
  24. ↑ Croft, D.P, « Social networks in the guppy (Poecilia reticulate) », Philosophical Transactions of the Royal Society B, vol. 271, no Suppl,‎ , S516–S519 (PMID 15801620, PMCID 1810091, DOI 10.1098/rsbl.2004.0206)
  25. ↑ Krause, Lusseau, James, « Animal social networks: an introduction », Behavioral Ecology and Sociobiology, vol. 63,‎ , p. 967-973 (DOI 10.1007/s00265-009-0747-0, lire en ligne)
  26. ↑ Dornhaus, A., « Benefits of recruitment in honey bees: Effects of ecology and colony size in an individual-based model », Behavioral Ecology, vol. 17, no 3,‎ , p. 336–344 (DOI 10.1093/beheco/arj036)
  27. ↑ Linksvayer, T., « Developmental evolution in social insects: Regulatory networks from genes to societies », Journal of Experimental Zoology Part B: Molecular and Developmental Evolution, vol. 318, no 3,‎ , p. 159–169 (PMID 22544713, DOI 10.1002/jez.b.22001)
  28. ↑ Mullen, R., « A review of ant algorithms », Expert Systems with Applications, vol. 36, no 6,‎ , p. 9608–9617 (DOI 10.1016/j.eswa.2009.01.020)
  29. ↑ Croft, Darden, Wey, « Current directions in animal social networks », Current Opinion in Behavioral Sciences, vol. 12,‎ , p. 52-58 (DOI 10.1016/j.cobeha.2016.09.001, lire en ligne)
  30. ↑ Ryder, T.B., « Social networks in the lek-mating wire-tailed manakin (Pipra filicauda) », Philosophical Transactions of the Royal Society B, vol. 275, no 1641,‎ , p. 1367–1374 (PMID 18381257, PMCID 2602714, DOI 10.1098/rspb.2008.0205)
  31. ↑ Lusseau, D., « Evidence for social role in a dolphin social network », Evolutionary Ecology, vol. 21, no 3,‎ , p. 357–366 (DOI 10.1007/s10682-006-9105-0, arXiv q-bio/0607048)
  32. ↑ Sundaresan, S., « Network metrics reveal differences in social organization between two fission-fusion species, Grevy's zebra and onager », Oecologia, vol. 151, no 1,‎ , p. 140–149 (PMID 16964497, DOI 10.1007/s00442-006-0553-6, Bibcode 2007Oecol.151..140S)
  33. ↑ Kasper, C. et Voelkl, B., « A social network analysis of primate groups », Primates, vol. 50, no 4,‎ , p. 343–356 (PMID 19533270, DOI 10.1007/s10329-009-0153-2)
  34. ↑ Henzi, S., « Cyclicity in the structure of female baboon social networks », Behavioral Ecology and Sociobiology, vol. 63, no 7,‎ , p. 1015–1021 (DOI 10.1007/s00265-009-0720-y)
  35. ↑ Hunt, ER., « Social interactions shape individual and collective personality in social spiders », Proceedings of the Royal Society B, vol. 285, no 1886,‎ , p. 20181366 (PMID 30185649, PMCID 6158534, DOI 10.1098/rspb.2018.1366)
  36. ↑ Krause J, Krause S, Arlinghaus R, Psorakis I, Roberts S, Rutz C, « Reality mining of animal social systems. », Trends in Ecology and Evolution, vol. 28,‎ , p. 541-551 (DOI 10.1016/j.tree.2013.06.002, lire en ligne)

Livres

  • E. Estrada, "The Structure of Complex Networks: Theory and Applications", Oxford University Press, 2011, (ISBN 978-0-199-59175-6)
  • J. Krause, R. James, D. Franks, D. Croft, "Animal Social Networks", Oxford University Press, 2015, (ISBN 978-0199679041)

Liens externes

  • Networkbio.org, The site of the series of Integrative Network Biology (INB) meetings. For the 2012 event also see www.networkbio.org
  • Networkbiology.org, NetworkBiology wiki site.
  • LindingLab.org, Technical University of Denmark (DTU) studies Network Biology and Cellular Information Processing, and is also organizing the Denmark branch of the annual "Integrative Network Biology and Cancer" symposium series.
  • NRNB.org, The National Resource for Network Biology. A US National Institute of Health (NIH) Biomedical Technology Research Center dedicated to the study of biological networks.
  • Network Repository The first interactive data and network data repository with real-time visual analytics.
  • Animal Social Network Repository(ASNR) The first multi-taxonomic repository that collates 790 social networks from more than 45 species, including those of mammals, reptiles, fish, birds, and insects
  • KONECT – Koblenz network collection.
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