关键蛋白质是生物体生存和繁殖所必需的蛋白质,研究关键蛋白质有助于我们理解细胞生命的最低需求。高通量技术的发展使得可用的蛋白质相互作用(Protein-Protein interaction,PPI)数据越来越多,利用这些数据,研究者们提出了许多基于网络拓扑特性检测关键蛋白质的方法。这些方法大都将PPI网络看作一个静态图,而实际上,PPI网络是随着时间和环境等因素的变化而变化的,这一重要的固有动态性没有得到足够的重视。本文引入动态PPI网络,将蛋白质在动态PPI网络上的拓扑特性与生物信息相结合,从而提升关键蛋白质的检测效果。基于这一思想,本文提出了以下两种关键蛋白质检测方法。考虑到动态PPI网络能更真实的反映网络的变化,边聚集系数能较为有效的减少网络中假阳性边产生的负面影响,本文以动态边聚集系数之和来衡量蛋白质节点在动态PPI网络中的拓扑特性。由于不同蛋白质传递的信息量有所不同,本文以蛋白质在复合物中的动态信息熵来评估蛋白质的生物意义。结合以上两个衡量指标,本文提出了基于动态边聚集系数与信息熵的关键蛋白质检测方法——CDEI方法。在DIP和MIPS的酵母PPI网络上的比较结果表明,CDEI方法的效果优于DC(Degree Centrality)、LAC(Local Average Connectivity)、So ECC(Sum of Edge Clustering Coefficient)、Pe C和Co EWC(Co-Expression Weighted by Clustering coefficient)这五种方法,且能检测到更多被其他方法忽略的关键蛋白质。在MIPS中,CDEI方法的优势表现得更为突出。一方面,蛋白质的关键性与PPI网络的模块化性质密切相关,局部平均连通度正是从模块性的角度出发,衡量蛋白质的拓扑地位。另一方面,蛋白质的关键性是复合物的产物,且不同的蛋白质在复合物中的重要性不同,因此,本文利用动态复合物中心性来衡量蛋白质的生物意义。综合考虑以上两个方面,本文结合动态局部平均连通度和动态复合物中心性,提出了一种新的关键蛋白质检测方法——CDLC方法。在DIP和MIPS的酵母PPI网络上的实验结果表明,CDLC方法检测关键蛋白质的效果优于DC、LAC、So ECC、Pe C和Co EWC这五种方法,且能检测到较多被其他方法忽略的关键蛋白质。在MIPS中,CDLC方法的优势更加明显。此外,CDLC方法检测关键蛋白质的效果略优于CDEI方法。