基于蛋白质结构域特异性的关键蛋白质识别算法
发布时间:2021-10-09 04:15
关键蛋白质的识别对于理解细胞的生长调控过程、疾病研究和药物设计等方面具有重要的意义。随着高通量技术的发展,越来越多的蛋白质相互作用数据被获取,使得可以从网络水平上研究关键蛋白质。目前,许多基于蛋白质网络拓扑特征的算法被提出,但是这类方法忽略了蛋白质网络的生物信息和假阴性、假阳性数据的影响。因此,论文通过结合蛋白质结构域和蛋白质网络的拓扑特征提出了一种新的算法Do-ECC。实验结果表明,Do-ECC明显优于其他8种算法(DC,BC,CC,SC,EC,IC,LAC,NC)。
【文章来源】:计算机与数字工程. 2020,48(01)
【文章页数】:6 页
【部分图文】:
排序-筛选的流程表1相关概念简介
【参考文献】:
期刊论文
[1]融合PPI和基因表达数据的关键蛋白质识别方法[J]. 李敏,张含会,费耀平. 中南大学学报(自然科学版). 2013(03)
本文编号:3425614
【文章来源】:计算机与数字工程. 2020,48(01)
【文章页数】:6 页
【部分图文】:
排序-筛选的流程表1相关概念简介
【参考文献】:
期刊论文
[1]融合PPI和基因表达数据的关键蛋白质识别方法[J]. 李敏,张含会,费耀平. 中南大学学报(自然科学版). 2013(03)
本文编号:3425614
本文链接:https://www.wllwen.com/projectlw/swxlw/3425614.html
教材专著