Recently, an increasing body of work investigates networks with multiple types of links. Variants of such systems have been examined decades ago in disciplines such as sociology and engineering, but only recently have they been unified within the framework of multilayer networks. In parallel, many aspects of real systems are increasingly and routinely sensed, measured and described, resulting in many private, but also open data sets. In many domains publicly available repositories of open data sets constitute a great opportunity for domain experts to contextualise their privately generated data compared to publicly available data in their domain. We propose in this paper a methodology for multilayer network analysis in order to provide domain experts with measures and methods to understand, evaluate and complete their private data by comparing and/or combining them with open data when both are modelled as multilayer networks. We illustrate our methodology through a biological application where interactions between molecules are extracted from open databases and modelled by a multilayer network and where private data are collected experimentally. This methodology helps biologists to compare their private networks with the open data, to assess the connectivity between the molecules across layers and to compute the distribution of the identified molecules in the open network. In addition, the shortest paths which are biologically meaningful are also analysed and classified.

中文翻译：

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开放和私有数据环境下的多层网络分析方法：生物学应用

近来，越来越多的工作研究具有多种类型链接的网络。几十年前，已经在社会学和工程学等学科中研究了此类系统的变体，但直到最近才在多层网络的框架内将它们统一。同时，越来越多地常规地感测，测量和描述真实系统的许多方面，从而产生了许多私有的但也是开放的数据集。在许多域中，公开数据集的公开可用存储库为领域专家提供了一个很好的机会，可以将其私有生成的数据与其域中公开可用的数据进行上下文关联。我们在本文中提出了一种用于多层网络分析的方法，以便为领域专家提供了解的措施和方法，当将两者均建模为多层网络时，通过将它们与开放数据进行比较和/或组合来评估和完善其私有数据。我们通过生物学应用说明了我们的方法，该生物学应用从开放式数据库中提取分子之间的相互作用并通过多层网络进行建模，并通过实验收集私人数据。这种方法可以帮助生物学家将其专用网络与开放数据进行比较，以评估跨层的分子之间的连通性，并计算已识别分子在开放网络中的分布。此外，还将分析和分类具有生物学意义的最短路径。我们通过生物学应用说明了我们的方法，该生物学应用从开放式数据库中提取分子之间的相互作用并通过多层网络进行建模，并通过实验收集私人数据。这种方法可以帮助生物学家将其专用网络与开放数据进行比较，以评估跨层的分子之间的连通性，并计算已识别分子在开放网络中的分布。此外，还将分析和分类具有生物学意义的最短路径。我们通过生物学应用说明了我们的方法，该生物学应用从开放式数据库中提取分子之间的相互作用并通过多层网络进行建模，并通过实验收集私人数据。这种方法可以帮助生物学家将其专用网络与开放数据进行比较，以评估跨层的分子之间的连通性，并计算已识别分子在开放网络中的分布。此外，还将分析和分类具有生物学意义的最短路径。评估跨层分子之间的连通性，并计算开放网络中已识别分子的分布。此外，还将分析和分类具有生物学意义的最短路径。评估跨层分子之间的连通性，并计算开放网络中已识别分子的分布。此外，还将分析和分类具有生物学意义的最短路径。