基于衰减系数建立动态蛋白质网络模型进行关键蛋白质预测

发布时间：2021-08-26 14:12

　　在生物系统的转变过程中,蛋白质的演化过程并非一成不变,而是动态变化的。通过构造模型的方法来研究蛋白质相互作用网络,可以较好地刻画蛋白质相互作用的演化机制。但是,利用构造模型的方法来研究动态蛋白质相互作用时,应该考虑在蛋白质演化过程中,历史蛋白质随着时间推移对整个演化过程产生作用可能产生的衰减,而不是将不同时刻的蛋白质的作用视为等同或者直接忽略。针对上述情况,提出一种基于衰减系数建立动态蛋白质网络模型的方法。该方法在建立模型的时候采用合理的衰减系数将蛋白质作用的变化情况记录下来,以便于之后研究的开展。通过实验,取合理的衰减系数后,使用相同算法在不同网络模型上运行,结果验证了所提算法的有效性。 

【文章来源】：计算机科学. 2020,47(S1)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

动态蛋白质网络时间序列示意图

在不同的时间点上,存在着不同的蛋白质相互作用网络。图2显示了简单的蛋白质演化过程。因为真实时间点上蛋白质的种类很多,为了展示蛋白质演化过程,使用A,B,C和D这4个字母来分别代表蛋白质演化过程中在不同时间点上出现的蛋白质。建立模型的最终目的是方便之后的研究,比如找出蛋白质演化过程中的关键蛋白质,或者是预测在下一时刻蛋白质之间存在的链接关系。这就需要对蛋白质本身的演变过程进行记录。以往记录蛋白质网络存在的链接关系时,是将各个时间点上蛋白质之间出现的链接关系直接记为1,没有出现链接的关系记为0。这种方式在时间序列上是不准确的,因为随着时间的推移,历史蛋白质数据所起的作用在衰退,近期产生的蛋白质之间的链接关系所起的作用较大。

基于衰减系数的动态蛋白质网络的构建过程如图3所示。因为考虑了历史蛋白质在这个蛋白质演化过程中随时间变化的情况,所以该蛋白质网络模型更为客观,符合生物演化过程。

【参考文献】：
期刊论文
[1]大规模复杂信息网络表示学习:概念、方法与挑战[J]. 齐金山,梁循,李志宇,陈燕方,许媛.  计算机学报. 2018(10)



本文编号：3364388