【摘 要】
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后基因组时代的最终目标是认识生命过程中全部蛋白质的表达形式和生物功能。蛋白质相互作用在生命运动中起核心作用。对蛋白质相互作用网络的拓扑特性分析的研究,有助于从系统角度加深对细胞结构和功能的认识,为预测未知蛋白质的功能开拓了新方向,并且为新药靶位点的发现和药物设计提供理论基础。随着蛋白质相互作用数据的不断丰富,蛋白质相互作用网络的构建取得很大的发展。本文构造一种蛋白质相互作用模糊关系,将蛋白质网络拓
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后基因组时代的最终目标是认识生命过程中全部蛋白质的表达形式和生物功能。蛋白质相互作用在生命运动中起核心作用。对蛋白质相互作用网络的拓扑特性分析的研究,有助于从系统角度加深对细胞结构和功能的认识,为预测未知蛋白质的功能开拓了新方向,并且为新药靶位点的发现和药物设计提供理论基础。随着蛋白质相互作用数据的不断丰富,蛋白质相互作用网络的构建取得很大的发展。本文构造一种蛋白质相互作用模糊关系,将蛋白质网络拓扑属性的高维关系转化为一维模糊关系。通过对模糊关系的预处理,建立一种与蛋白质网络节点排序无关的特性。为了处理相关系数的统计分析,本文提出了一种算法来使它们序列化,并且实现了对蛋白质网络拓扑属性的小波变换。通过计算Lipschitz指数,分别检测六个物种的小波变换后高频信号和低频信号的奇异点,本文作出了高频部分奇异点个数随着生物进化的发达程度而增加的结论。
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