蛋白质相互作用时序网络模型及动态性质研究
发布时间：2021-05-15 18:39
蛋白质相互作用（Protein-protein interactions,PPI）是细胞进行一切代谢活动的基础。PPI网络是描述细胞中蛋白质活动的生物网络,其研究对于系统理解生物过程、揭示疾病发生机制和研发新药等方面具有积极的指导作用。目前,PPI网络研究已从单源数据静态模型向多源数据动态模型转变。其中,集成静态PPI数据和时间序列蛋白质表达数据构建动态PPI网络是一个重要研究方向。本论文针对这一主题,开展了以下方面工作:动态PPI网络构建的难点在于对基因表达数据的二值化处理。现有方法不能全部保留静态PPI网络的相互作用信息,甚至过滤掉与关键蛋白质相关的相互作用,在一定程度上影响关键蛋白质的识别。为了解决在这一问题,提出基于最小全覆盖的动态PPI网络构建方法,首先对每个蛋白质各时点的表达水平值进行排序,并基于从低到高顺序,采用消减法去除所有不影响相互作用全覆盖的时点,得到可覆盖所有静态PPI网络相互作用的最短激活时点序列,并根据激活时点序列,由静态PPI网络投影得到动态PPI时序网络。在此基础上,探讨了对动态PPI网络的节点度分布、节点活跃性、边活跃性和hub节点分布等性质,为从时序角...
【文章来源】：湖南理工学院湖南省
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 研究现状
1.2.1 蛋白质相关数据集
1.2.2 蛋白质相互作用网络拓扑结构
1.2.3 多源数据融合PPI网络
1.2.4 PPI网络阈值方法
1.2.5 蛋白质相互作用实验方法
1.2.6 关键蛋白质识别方法
1.3 论文主要创新
1.4 论文的组织结构
第2章 PPI时序网络构建
2.1 图的基本定义
2.2 PPI时序网络模型
2.2.1 静态PPI网络模型
2.2.2 动态PPI网络模型
2.3 最小全覆盖方法
2.3.1 蛋白质表达阈值方法
2.3.2 最小全覆盖方法
2.3.3 最小激活时点序列消减算法
2.4 模型构建实验
2.4.1 静态PPI网络构建实验
2.4.2 动态PPI网络构建实验
2.4.3 实验结果分析
2.5 本章小结
第3章 PPI网络动态性质分析
3.1 活跃性相关定义
3.1.1 节点活跃性
3.1.2 边的活跃性
3.1.3 Hub节点
3.2 PPI网络动态性质分析
3.2.1 实验数据
3.2.2 节点活跃性分析
3.2.3 边活跃性分析
3.2.4 Hub节点分析
3.3 本章小结
第4章 中心性度量和关键蛋白质识别
4.1 中心性度量相关定义
4.1.1 度中心性
4.1.2 局部聚类系数中心性
4.1.3 局部平均连通中心性
4.1.4 边聚类系数中心性
4.2 加权聚类系数中心性度量方法
4.3 关键蛋白质评估指标
4.4 实验结果
4.4.1 关键蛋白质数据采集
4.4.2 关键蛋白质识别
4.4.3 度量指标
4.5 本章小结
结语
参考文献
攻读硕士学位期间主要研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]A Reliable Neighbor-Based Method for Identifying Essential Proteins by Integrating Gene Expressions, Orthology,and Subcellular Localization Information[J]. Min Li,Zhibei Niu,Xiaopei Chen,Ping Zhong,Fangxiang Wu,Yi Pan. Tsinghua Science and Technology. 2016(06)
[2]动态-静态混合的时序蛋白质网络构建方法[J]. 代启国,郭茂祖,刘晓燕,王春宇. 哈尔滨工业大学学报. 2016(11)
[3]A Feature Selection Method for Prediction Essential Protein[J]. Jiancheng Zhong,Jianxin Wang,Wei Peng,Zhen Zhang,Min Li. Tsinghua Science and Technology. 2015(05)
[4]基于酵母实验数据构建其蛋白质作用网络模型[J]. 陈幼文,刘曾荣. 复杂系统与复杂性科学. 2014(04)
[5]蛋白质相互作用网络功能模块检测的研究综述[J]. 冀俊忠,刘志军,刘红欣,刘椿年. 自动化学报. 2014(04)
[6]基于最短路径的关键蛋白质识别研究[J]. 嘉泽宁,杨贵,郑文萍. 广西大学学报(自然科学版). 2011(05)
[7]蛋白质相互作用研究中的计算方法综述[J]. 李舟军,陈义明,刘军万,陈火旺. 计算机研究与发展. 2008(12)
[8]蛋白质相互作用网络在蛋白质功能预测中的应用[J]. 朱薿. 咸宁学院学报(医学版). 2008(04)
[9]评估蛋白质相互作用可信度的生物信息学方法[J]. 欧阳玉梅,方若森,马志强. 生命科学. 2008(03)
[10]计算方法在蛋白质相互作用研究中的应用[J]. 曹建平,马义才,李亦学,石铁流. 生命科学. 2005(01)
博士论文
[1]蛋白质相互作用网络的拓扑结构特征与功能致命性研究[D]. 董蕴源.国防科学技术大学 2012
[2]生物网络分析及其在复杂疾病研究中的应用[D]. 陈钢.中南大学 2012
[3]基于智能计算的蛋白质相互作用预测方法研究[D]. 杜秀全.安徽大学 2010
[4]基于智能计算的蛋白质功能预测研究[D]. 张同亮.东华大学 2008
硕士论文
[1]基于网络拓扑结构的蛋白质相互作用网络比对方法研究[D]. 姜奕含.吉林大学 2015
[2]基于蛋白质动态网络的复合物和功能模块挖掘算法研究[D]. 刘乘辰.湖南大学 2015
[3]基于动态PPI网络的关键蛋白质检测方法研究[D]. 况玲.湖南大学 2015
[4]基于拓扑势的关键蛋白质识别方法研究[D]. 陆聿.中南大学 2014
[5]基于拓扑结构和复合物信息的关键蛋白质识别算法研究[D]. 马玲.湖南大学 2013
[6]基于点聚集系数和边聚集系数的社区发现算法[D]. 张睿.云南大学 2013
[7]动态蛋白质网络的构建和蛋白质复合物识别研究[D]. 彭小清.中南大学 2012
本文编号：3188144
【文章来源】：湖南理工学院湖南省
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 研究现状
1.2.1 蛋白质相关数据集
1.2.2 蛋白质相互作用网络拓扑结构
1.2.3 多源数据融合PPI网络
1.2.4 PPI网络阈值方法
1.2.5 蛋白质相互作用实验方法
1.2.6 关键蛋白质识别方法
1.3 论文主要创新
1.4 论文的组织结构
第2章 PPI时序网络构建
2.1 图的基本定义
2.2 PPI时序网络模型
2.2.1 静态PPI网络模型
2.2.2 动态PPI网络模型
2.3 最小全覆盖方法
2.3.1 蛋白质表达阈值方法
2.3.2 最小全覆盖方法
2.3.3 最小激活时点序列消减算法
2.4 模型构建实验
2.4.1 静态PPI网络构建实验
2.4.2 动态PPI网络构建实验
2.4.3 实验结果分析
2.5 本章小结
第3章 PPI网络动态性质分析
3.1 活跃性相关定义
3.1.1 节点活跃性
3.1.2 边的活跃性
3.1.3 Hub节点
3.2 PPI网络动态性质分析
3.2.1 实验数据
3.2.2 节点活跃性分析
3.2.3 边活跃性分析
3.2.4 Hub节点分析
3.3 本章小结
第4章 中心性度量和关键蛋白质识别
4.1 中心性度量相关定义
4.1.1 度中心性
4.1.2 局部聚类系数中心性
4.1.3 局部平均连通中心性
4.1.4 边聚类系数中心性
4.2 加权聚类系数中心性度量方法
4.3 关键蛋白质评估指标
4.4 实验结果
4.4.1 关键蛋白质数据采集
4.4.2 关键蛋白质识别
4.4.3 度量指标
4.5 本章小结
结语
参考文献
攻读硕士学位期间主要研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]A Reliable Neighbor-Based Method for Identifying Essential Proteins by Integrating Gene Expressions, Orthology,and Subcellular Localization Information[J]. Min Li,Zhibei Niu,Xiaopei Chen,Ping Zhong,Fangxiang Wu,Yi Pan. Tsinghua Science and Technology. 2016(06)
[2]动态-静态混合的时序蛋白质网络构建方法[J]. 代启国,郭茂祖,刘晓燕,王春宇. 哈尔滨工业大学学报. 2016(11)
[3]A Feature Selection Method for Prediction Essential Protein[J]. Jiancheng Zhong,Jianxin Wang,Wei Peng,Zhen Zhang,Min Li. Tsinghua Science and Technology. 2015(05)
[4]基于酵母实验数据构建其蛋白质作用网络模型[J]. 陈幼文,刘曾荣. 复杂系统与复杂性科学. 2014(04)
[5]蛋白质相互作用网络功能模块检测的研究综述[J]. 冀俊忠,刘志军,刘红欣,刘椿年. 自动化学报. 2014(04)
[6]基于最短路径的关键蛋白质识别研究[J]. 嘉泽宁,杨贵,郑文萍. 广西大学学报(自然科学版). 2011(05)
[7]蛋白质相互作用研究中的计算方法综述[J]. 李舟军,陈义明,刘军万,陈火旺. 计算机研究与发展. 2008(12)
[8]蛋白质相互作用网络在蛋白质功能预测中的应用[J]. 朱薿. 咸宁学院学报(医学版). 2008(04)
[9]评估蛋白质相互作用可信度的生物信息学方法[J]. 欧阳玉梅,方若森,马志强. 生命科学. 2008(03)
[10]计算方法在蛋白质相互作用研究中的应用[J]. 曹建平,马义才,李亦学,石铁流. 生命科学. 2005(01)
博士论文
[1]蛋白质相互作用网络的拓扑结构特征与功能致命性研究[D]. 董蕴源.国防科学技术大学 2012
[2]生物网络分析及其在复杂疾病研究中的应用[D]. 陈钢.中南大学 2012
[3]基于智能计算的蛋白质相互作用预测方法研究[D]. 杜秀全.安徽大学 2010
[4]基于智能计算的蛋白质功能预测研究[D]. 张同亮.东华大学 2008
硕士论文
[1]基于网络拓扑结构的蛋白质相互作用网络比对方法研究[D]. 姜奕含.吉林大学 2015
[2]基于蛋白质动态网络的复合物和功能模块挖掘算法研究[D]. 刘乘辰.湖南大学 2015
[3]基于动态PPI网络的关键蛋白质检测方法研究[D]. 况玲.湖南大学 2015
[4]基于拓扑势的关键蛋白质识别方法研究[D]. 陆聿.中南大学 2014
[5]基于拓扑结构和复合物信息的关键蛋白质识别算法研究[D]. 马玲.湖南大学 2013
[6]基于点聚集系数和边聚集系数的社区发现算法[D]. 张睿.云南大学 2013
[7]动态蛋白质网络的构建和蛋白质复合物识别研究[D]. 彭小清.中南大学 2012
本文编号：3188144
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