蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中模塊識別算法的研究.pdf

1、隨著預(yù)測蛋白質(zhì)相互作用技術(shù)的提高，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)一般被表示為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的形式，因此迫切需要引入高效的計算的方式來對這些數(shù)據(jù)進行分析。研究表明，蛋白質(zhì)不是以單體的形式進行工作，而通常以模塊結(jié)構(gòu)來發(fā)揮它的功能。辨識蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中的模塊結(jié)構(gòu)對理解生物系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能有著十分重要的意義。以往的識別模塊的算法主要是從網(wǎng)絡(luò)中檢測出高密度的子圖，但是忽略了蛋白質(zhì)模塊本身的組織結(jié)構(gòu)，在識別的精度和效率上都有待提高。
　　 因此，

2、本論文的主要工作如下：
　　 1.基于核心附件模型實現(xiàn)了一種具有較高精度的貪心模塊識別算法。本文基于核心附件模型，提出了一種新的邊的權(quán)重計算方法，利用貪心搜索算法首先從網(wǎng)絡(luò)中挖掘內(nèi)部存在較多相互作用的稠密子圖作為核心，然后為核心挑選高相關(guān)性的附件蛋白質(zhì)，從而形成功能模塊。實驗結(jié)果的分析表明，所得到的模塊中的蛋白質(zhì)在功能上和生物過程上有著密切的關(guān)系，絕大多數(shù)的模塊都表現(xiàn)出非常顯著的GO相關(guān)性，并且很多的模塊與一些已知的蛋白質(zhì)復(fù)合體