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文檔簡介
1、蛋白質(zhì)是生物體內(nèi)必不可少的大分子,幾乎參與了細(xì)胞內(nèi)所有的生物過程,蛋白質(zhì)功能的研究對于理解生命活動、疾病治療以及新藥開發(fā)等都具有重要意義。然而實驗方法預(yù)測蛋白質(zhì)的功能費時費力,已經(jīng)不能滿足當(dāng)代生命科學(xué)的發(fā)展需要。近年來,隨著高通量生物實驗技術(shù)的迅速發(fā)展,人們獲得了大量的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù),研究人員提出了很多利用蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)對蛋白質(zhì)功能進(jìn)行預(yù)測的方法,基于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測已經(jīng)成為生物信息學(xué)中最重要的研究課題之一。本
2、文針對基于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測進(jìn)行研究,主要內(nèi)容包括以下四個方面:
1.提出了一種基于協(xié)同分類的蛋白質(zhì)功能預(yù)測方法,該方法通過結(jié)合蛋白質(zhì)序列信息和蛋白質(zhì)相互作用信息來提高蛋白質(zhì)功能預(yù)測的效果。我們首先通過計算蛋白質(zhì)序列相似度在蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中添加邊,從而對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重構(gòu),然后在這個新的網(wǎng)絡(luò)中利用協(xié)同分類算法對蛋白質(zhì)功能進(jìn)行預(yù)測。實驗結(jié)果表明,我們所提出的方法優(yōu)于已有的基于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法,通過蛋白質(zhì)
3、序列信息在網(wǎng)絡(luò)中加邊的方法確實能夠提高蛋白質(zhì)功能預(yù)測的效果;并且我們所提出的方法對網(wǎng)絡(luò)標(biāo)注情況不十分敏感,具有很好的魯棒性。
2.網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)加邊是兩種主要的構(gòu)建可靠蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的方法,然而,這兩類方法缺少一個系統(tǒng)的對比評價。因此,我們在兩類數(shù)據(jù)集上對這兩種方法做了一個全面的對比。我們首先利用蛋白質(zhì)序列相似度、網(wǎng)絡(luò)局部相似度和網(wǎng)絡(luò)全局相似度進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)加邊,然后對比同一種預(yù)測算法在原始網(wǎng)絡(luò)、重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和加邊網(wǎng)絡(luò)上的
4、分類效果。實驗結(jié)果表明,在大多數(shù)情況下加邊網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果要優(yōu)于原始網(wǎng)絡(luò)和重構(gòu)網(wǎng)絡(luò);并且對于網(wǎng)絡(luò)加邊,蛋白質(zhì)序列相似度要優(yōu)于網(wǎng)絡(luò)局部相似度和網(wǎng)絡(luò)全局相似度。
3.提出了一種基于主動學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測方法,該方法通過選擇信息量大的蛋白質(zhì)進(jìn)行標(biāo)注來提高蛋白質(zhì)功能預(yù)測的效果。我們首先利用譜聚類算法對蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類操作,并在每一個簇中,利用三種常用的網(wǎng)絡(luò)中心化指標(biāo)(度指標(biāo)、緊密度指標(biāo)和介數(shù)指標(biāo))選擇合適的候選蛋白質(zhì)進(jìn)行標(biāo)注
5、。然后基于這些已標(biāo)注的蛋白質(zhì),利用協(xié)同分算法對蛋白質(zhì)功能進(jìn)行預(yù)測。實驗結(jié)果表明,通過選擇信息量大的蛋白質(zhì)進(jìn)行標(biāo)注,基于主動學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測方法取得了更好的預(yù)測效果;并且在大部分情況下,介數(shù)指標(biāo)要優(yōu)于度指標(biāo)和緊密度指標(biāo)。
4.對癌癥蛋白質(zhì)在人類和酵母兩種蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)涮卣鬟M(jìn)行研究。我們首先把人類蛋白質(zhì)分為四類:癌癥蛋白質(zhì)、疾病蛋白質(zhì)、必要蛋白質(zhì)和控制蛋白質(zhì);然后通過同源基因把這四類蛋白質(zhì)映射到酵母蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)
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