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摘要:从动态蛋白质相互作用(PPI)网络中挖掘蛋白质复合物是当前复合物挖掘研究的一个热点,但是目前大都采用未加权网络进行聚类分析,由于不能准确地描述网络的拓扑特性,因此其正确率不高.鉴于此,本文提出采用拓扑势场的方法来构造加权网络,网络中的每一个蛋白质都被视作一个物理粒子,在它周围存在一个虚拟的作用场，由此网络中所有蛋白质的相互作用联合形成一个拓扑势场,文中定义了结点间的拓扑势的概念,并以此来构造加权网络,之后采用马尔科夫聚类算法在DIP数据和Krogan 数据上进行复合物挖掘.与其它经典算法相比,该方法的preci-sion和f-measure值较高,能更好地识别蛋白质复合物.
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: n" r# i( }5 a. x% z6 ~' R% ?关键词:蛋白质相互作用网络﹔拓扑势;马尔科夫聚类
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近年来,生物网络的研究已经成为生物信息学的热点.将蛋白质结点及其相互作用采用计算机图论理论抽象成一个复杂网络,用网络的理论来研究蛋白质分子内部的相互作用是研究热点之一.. i: [* y! z& U3 [: I& W
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基于拓扑势加权的动态PPI网络复合物挖掘方法.pdf
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发表于 2021-3-22 09:15
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