【摘 要】
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蛋白质组学研究在生物学研究中始终占据着重要地位,蛋白质复合物的研究也在不断深入且已取得了突破性进展。蛋白质复合物由多个蛋白质结合形成,是探索复杂生命过程的基础。蛋白质相互作用PPI网络可看作是由多个蛋白质复合物构成,但由于PPI数据存在噪声等问题,导致识别准确率不高。因此,识别蛋白质复合物并理解其功能特性成为生物学中的热点问题。构建PPI加权网络并设计蛋白质复合物识别算法可用以解决这一问题。本文主
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蛋白质组学研究在生物学研究中始终占据着重要地位,蛋白质复合物的研究也在不断深入且已取得了突破性进展。蛋白质复合物由多个蛋白质结合形成,是探索复杂生命过程的基础。蛋白质相互作用PPI网络可看作是由多个蛋白质复合物构成,但由于PPI数据存在噪声等问题,导致识别准确率不高。因此,识别蛋白质复合物并理解其功能特性成为生物学中的热点问题。构建PPI加权网络并设计蛋白质复合物识别算法可用以解决这一问题。本文主要完成了以下两个工作:（1）针对PPI数据质量问题和对生物特征考虑不充分等问题,提出了基于拓扑结构特征和生物特征信息的加权网络构建方法—TSSN方法,依据边聚集系数和GO术语信息计算蛋白质间的相似度,并将其作为权值构建PPI加权网络。实验表明本方法过滤了噪声数据同时考虑了生物特征,获得了更好的识别效果。（2）针对传统算法主要考虑网络的拓扑结构而忽略了蛋白质复合物自身结构等问题,提出了一种基于邻居节点扩展聚类的蛋白质复合物识别算法—NNEC算法。计算节点权值并降序排列形成种子节点集,遍历种子节点的一阶邻居;其次将节点在其二阶邻居图中进行扩展;最后依据复合物的紧密度合并各子模块,完成复合物的挖掘。实验表明该算法能更准确地识别出更多的蛋白质复合物。
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