国防部 swMATH ID: 29734 软件作者： Omidi S、Schreiber F、Masoudi-Nejad A 描述： MODA：生物网络中网络模体发现的有效算法。近年来，人们对复杂网络的研究越来越感兴趣。自从Erdös和Rényi（1960）在大约50年前提出他们的随机图模型以来，许多研究人员已经对这一领域进行了研究和塑造。已经提出了许多指标来评估网络的全球特征。最近，一个活跃的研究领域已经发展成为研究局部特征的领域，称为基序，作为网络的构建块。不幸的是，网络模体发现是一个计算困难的问题，使用当前算法查找较大的模体（大于8个节点）是不切实际的，因为它需要太多的计算工作量。在本文中，我们提出了一种新的算法（MODA），该算法结合了模式增长方法等技术，可以有效地提取较大的图案。我们测试了我们的算法，发现它能够比大多数当前最先进的模体发现算法更有效地识别具有8个以上节点的较大模体。虽然大多数算法依赖于诱导子图作为网络的基模，但MODA能够同时提取诱导子图和非诱导子图。MODA源代码可从以下网站免费获得：http://LBB.ut.ac.ir/下载/LBBsoft/MODA/。 主页： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20154426 相关软件： 卡沃什;NeMoFinder公司;FANMOD公司;MAVisto公司;格雷姆林;gSpan（量程）;SNAP（快照）;请;印章;算法97;PAML公司;ACME公司;ClustalW公司;MultiPhyl公司;PathBLAST（路径BLAST）;巴拉圭人;基因智慧;MotifClick（鼠标点击）;ParaMEME公司;pCLUSTAL公司 引用于： 4文件 全部的 前5名12位作者引用 1 哈亚特·迪诺·贝德鲁 1 卡迪内尔斯，艾伦 1 卡罕·埃尔西耶斯 1 冯玉凡 1 佩德罗·里贝罗 1 费尔南多·席尔瓦 1 克拉拉Stegehuis 1 van Leeuwaarden，Johan S.H。 1 夏，冯 1 徐波 1 俞朔 1 张达 3篇连载文章中引用 1 数据挖掘与知识发现 1 计算生物学 1 计算机科学评论 在3个字段中引用 三 计算机科学（68至XX） 2 组合数学（05-XX） 1 生物学和其他自然科学（92-XX） 按年份列出的引文