【摘 要】
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从动态蛋白质相互作用（PPI）网络中挖掘蛋白质复合物是当前复合物挖掘研究的一个热点,但是目前大都采用未加权网络进行聚类分析,由于不能准确地描述网络的拓扑特性,因此其正确率
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,陕西师范大学生命科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61672334,No.61502290,No.61401263）, 陕西省工业科技攻关项目（No.2015GY016）, 中国博士后科学基金（No.2015M582606）
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从动态蛋白质相互作用（PPI）网络中挖掘蛋白质复合物是当前复合物挖掘研究的一个热点,但是目前大都采用未加权网络进行聚类分析,由于不能准确地描述网络的拓扑特性,因此其正确率不高.鉴于此,本文提出采用拓扑势场的方法来构造加权网络,网络中的每一个蛋白质都被视作一个物理粒子,在它周围存在一个虚拟的作用场,由此网络中所有蛋白质的相互作用联合形成一个拓扑势场,文中定义了结点间的拓扑势的概念,并以此来构造加权网络,之后采用马尔科夫聚类算法在DIP数据和Krogan数据上进行复合物挖掘.与其它经典算法相比,该方法的pre
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