蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的聚類分析方法及評(píng)估.pdf

1、在后基因時(shí)代，隨著高通量蛋白質(zhì)組技術(shù)的發(fā)展，可獲得的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)迅速增長，隨即面臨的一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)就是系統(tǒng)的分析和全面的理解蛋白質(zhì)之間是如何通過相互作用來完成相應(yīng)生命活動(dòng)的。從蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中識(shí)別蛋白質(zhì)復(fù)合物和功能模塊對(duì)解釋特定的生物進(jìn)程具有重要的意義。本文從蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦匝芯砍霭l(fā)，結(jié)合相關(guān)生物數(shù)據(jù)信息，對(duì)蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的聚類分析方法及評(píng)估進(jìn)行了深入研究。主要研究內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下：
　?、盘岢隽艘环N融合蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)和基因表達(dá)數(shù)據(jù)信息的

2、蛋白質(zhì)復(fù)合物識(shí)別算法IPCIPG。該算法可以分別識(shí)別蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中交疊和非交疊的蛋白質(zhì)復(fù)合物。基于酵母蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，IPCIPG算法較HUNTER、HC-PIN、SPICI、CMC、MCODE和MCL具有更強(qiáng)的標(biāo)識(shí)已知復(fù)合物能力。
　?、铺岢隽艘环N新的從蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中識(shí)別并且區(qū)分蛋白質(zhì)復(fù)合物及功能模塊的模型，并在該模型基礎(chǔ)上提出了蛋白質(zhì)復(fù)合物識(shí)別算法TSN-PCD及功能模塊識(shí)別算法DFM-CIN。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法TSN-P

3、CD能夠較其他算法更加準(zhǔn)確的識(shí)別出蛋白質(zhì)復(fù)合物，基于GO數(shù)據(jù)庫功能注釋信息的功能富集評(píng)估發(fā)現(xiàn)DFM-CIN識(shí)別出了大多數(shù)參與特殊生物進(jìn)程的功能模塊。
　?、翘岢隽艘环N新的基于蛋白質(zhì)功能層次結(jié)構(gòu)特性的評(píng)估方法hF-measure。該方法通過結(jié)合GO數(shù)據(jù)庫功能注釋信息在F-measure基礎(chǔ)上進(jìn)一步考慮了復(fù)合物中蛋白質(zhì)間的功能相似性及復(fù)合物的拓?fù)湫??；谌斯y(cè)試數(shù)據(jù)以及多個(gè)聚類算法識(shí)別結(jié)果的實(shí)驗(yàn)分析表明hF-measure不僅能夠更加