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1、蛋白質(zhì)相互作用(Protein-protein interactions,PPIs)在大多數(shù)細(xì)胞活動(dòng)過程當(dāng)中起著十分重要的作用。蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)和功能研究對(duì)理解生命的行為過程、防患疾病、開發(fā)新藥品都有著重大的意義。由于蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)方法中的生物實(shí)驗(yàn)方法需要花費(fèi)大量的時(shí)間和人力,不能滿足生命科學(xué)快速發(fā)展的需求,因此使用計(jì)算方法對(duì)蛋白質(zhì)進(jìn)行相互作用預(yù)測(cè)成為生物信息學(xué)的一個(gè)重要研究課題。隨著高通量技術(shù)的發(fā)展,大量的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)已被
2、研究者獲悉,這為通過科學(xué)計(jì)算的方法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)相互作用提供了可能。本文運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)知識(shí)的原理將蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)抽象成一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),并在網(wǎng)絡(luò)層面上對(duì)整個(gè)蛋白質(zhì)組的相互作用預(yù)測(cè)進(jìn)行研究,主要內(nèi)容包括以下三個(gè)方面:
(1)本文提出了基于信息傳播的不確定圖的鏈路預(yù)測(cè)算法。我們?cè)诿總€(gè)頂點(diǎn)對(duì)上按其出現(xiàn)鏈接的概率定義了鏈接信息量,該算法將邊上的鏈接信息量在圖上以一定的概率來傳播。在圖上,我們?cè)诿總€(gè)頂點(diǎn)對(duì)之間設(shè)定一個(gè)邊權(quán)重,來衡量頂點(diǎn)對(duì)之間能夠傳
3、播信息的能力。在邊權(quán)重值較大的頂點(diǎn)對(duì)之間,鏈接信息量有較大的概率被傳播。在某一個(gè)頂點(diǎn)對(duì)接收到來自相鄰頂點(diǎn)對(duì)上的鏈接信息量時(shí),它們?cè)瓉淼逆溄有畔⒘恳砸欢ǖ谋壤槐A簦灿幸欢ǖ谋壤艿絺魉蛠淼南噜忢旤c(diǎn)對(duì)上的鏈接信息量的影響。這個(gè)比例取決于頂點(diǎn)對(duì)它們之間的邊權(quán)重,以及它們相鄰頂點(diǎn)對(duì)上的邊權(quán)重。在傳播過程迭代到收斂時(shí),各個(gè)頂點(diǎn)對(duì)之間的鏈接信息量即為它們之間存在鏈接的概率。我們利用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確
4、率,算法識(shí)別的相互作用具有更強(qiáng)的生物統(tǒng)計(jì)特性。
(2)本文還提出了基于社區(qū)模塊度的蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)算法。我們把蛋白質(zhì)相互作用看成一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)代表蛋白質(zhì),邊表示蛋白質(zhì)之間存在的相互作用。由于每個(gè)蛋白質(zhì)都可能與其它的多個(gè)蛋白質(zhì)存在相互作用,因此在網(wǎng)絡(luò)中呈現(xiàn)出有的區(qū)域比較密集,而有的區(qū)域比較稀疏。通過Newman的模塊度定義來計(jì)算社區(qū)的模塊度。把整個(gè)網(wǎng)絡(luò)劃分為一個(gè)個(gè)的社區(qū),通過劃分樹的構(gòu)造,蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)形成一個(gè)層次結(jié)構(gòu)
5、樹。在結(jié)構(gòu)樹中,每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)蛋白質(zhì),蛋白質(zhì)之間具有最低的公共祖先層次越低,兩個(gè)蛋白質(zhì)就越相似,它們處于同一社區(qū)的可能性就越大,同時(shí)也表明它們之間產(chǎn)生相互作用的可能性也就越大。我們通過計(jì)算蛋白質(zhì)之間的相似度來預(yù)測(cè)它們之間是否有相互作用。此外,本文算法還能同時(shí)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的功能。
(3)在以上工作的基礎(chǔ)上,本文運(yùn)用所提出的基于信息傳播的不確定圖的鏈路預(yù)測(cè)算法和基于社區(qū)模塊度的蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)算法實(shí)現(xiàn)了在線PIP系統(tǒng)。該系統(tǒng)
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