【摘 要】
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针对大规模、高通量方法识别出的蛋白质相互作用数据集包含噪声较高的问题，根据蛋白质相互作用网络中噪声数据的特点和网络拓扑属性，提出了一种基于极大团的相互作用预测方法以
【基金项目】
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国家自然科学基金（60433020）、新世纪优秀人才支持计划（No.NCET-05-0683）和长江学者和创新团队发展计划（No.IRT0661）资助项目.
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针对大规模、高通量方法识别出的蛋白质相互作用数据集包含噪声较高的问题，根据蛋白质相互作用网络中噪声数据的特点和网络拓扑属性，提出了一种基于极大团的相互作用预测方法以提高识别出的这种数据集的可靠性。该方法通过蛋白质与蛋白质团之间的关联程度来预测蛋白质间是否存在相互作用，同时结合噪声数据在网络中的特点将预测结果放大并将伪相互作用分离出来，最后可获得可靠性较高的预测数据集。实验结果显示，所提出的方法不仅可以预测更多相互作用而且具有更高的可靠性。
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