Abstract: F. Strozzi, J.-M. Zaldívar, K. Poljansek, F. Bono, E. Gutiérrez (2009)

JRC Scientific and Technical Reports, EUR 23947 EN, 1–52p. (2009) DOI:10.2788/25588

From complex networks to time series analysis and viceversa: Application to metabolic networks

One way to describe complex interactions between different elements in a system is through complex network analysis. This approach has been applied to many real networks, such as WWW, proteinprotein interaction, metabolic and social networks. In addition, it has been established that complex networks have certain common characteristics with non-linear time series such as fractality and self similarity, i.e. invariance under change of scale. In this work, we have developed a general framework to transform complex networks into non-linear time series (and vice-versa). This has allowed us to explore new research avenues that this dual vision of complex phenomena may provide. As examples we have chosen standard case studies from non-linear dynamical systems, which we have complemented with a more applied case from metabolic networks. Preliminary results are the development of a new type of complex network: chaotic networks and the analysis of the statistical properties of time series generated by several network structures. This work is a preliminary step to focus the research and to assess the most important avenues to explore more in depth.

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