PPI网络聚类的评价方法的研究与应用

发布时间：2018-05-18 23:35

  本文选题：蛋白质相互作用网络 + 评价方法　； 参考：《计算机科学》2013年12期

【摘要】：蛋白质相互作用网络(Protein-Protein Interaction,PPI)聚类结果的评价方法的研究是检测PPI网络功能模块聚类结果正确与否的关键。介绍并分析了4种有代表性的PPI网络聚类的评价方法,即p-value、匹配统计量、基于准确率和查全率的综合评价以及基于层结构的hF-measure,在此基础上考虑了主错误划分类与该预测类的相似性,提出了新的罚分函数和新的Sf-measure评价方法。仿真结果表明了各评价方法的特点及Sf-measure评价方法的有效性及合理性。
[Abstract]:The research on the evaluation method of protein interaction (PPI) clustering results is the key to detect whether the clustering results of the functional modules of the PPI network are correct or not. This paper introduces and analyzes four representative evaluation methods of PPI network clustering, that is, p-value. matching statistics. Based on the comprehensive evaluation of accuracy and recall and the hF-measurement based on hierarchical structure, the similarity between the classification of the main error classification and the prediction class is considered, and a new penalty function and a new evaluation method of Sf-measure are proposed. The simulation results show the characteristics of each evaluation method and the validity and rationality of Sf-measure evaluation method.
【作者单位】： 陕西师范大学计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金(61100164,61173190) 教育部留学回国人员科研启动基金(教外司留[2012]1707号) 陕西省2010年自然科学基础研究计划青年基金(2010JQ8034)资助
【分类号】：TP393.0

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1907722