Au cours des dernières années, les comparaisons d’interactomes protéiques ont mis en évidence des modules conservés qui pourraient représenter des noyaux fonctionnels communs d’origine ancestrale. Dans ce contexte, des analyses récentes des réseaux d’interactions protéines-protéines ont conduit à un débat sur l’influence de la méthode expérimentale sur la qualité et la pertinence biologique de ces données d’interaction. Il est crucial de savoir dans quelle mesure les divergences entre les réseaux d’espèces différentes reflètent les biais d’échantillonnage des méthodes expérimentales respectives, par opposition aux caractéristiques topologiques dues à la fonctionnalité biologique. Cela nécessite des outils mathématiques nouveaux, précis et pratiques pour quantifier et comparer les structures topologiques des réseaux à haute résolution. À cette fin, nous avons étudié la relation entre les ensembles de graphes aléatoires structurés et les réseaux de signalisation biologiques réels, en mettant l’accent sur le nombre de cycles de graphes dans les réseaux, qui représentent des complexes dans les interactomes protéiques expérimentaux. En combinant des méthodes pour la dynamique des graphes et des algorithmes pour le comptage de boucles, nous estimons l’importance relative des boucles dans les réseaux biologiques par rapport aux  analyses des réseaux.