基于蛋白质网络的复合体识别算法研究

发布时间：2021-10-22 00:09

　　蛋白质是一种十分重要的生物分子。生物学研究表明,蛋白质很少单独参与生命活动,而是通过多个蛋白质之间的物理相互作用形成多分子聚合体——蛋白质复合体。复合体是蛋白质执行其功能的主要形式。在细胞中很多重要的生物过程都是由蛋白质复合体参与执行的。因此,准确识别细胞中蛋白质复合体对于揭示蛋白质活动规律、理解蛋白质的功能具有十分重要的意义。蛋白质网络是一种用来刻画细胞中蛋白质之间相互作用的生物网络。利用计算方法从蛋白质网络中识别蛋白质复合体,是当前生物信息学领域的研究热点之一。本课题即围绕以蛋白质网络为基础的复合体识别问题,针对局部搜索、离散和连续优化以及采用时序蛋白质网络等不同类型识别方法分别展开研究。具体研究内容包括以下四个方面:（1）研究基于标签传播思想的复合体识别方法。在局部搜索类方法方面,本文提出了一种基于多标签传播的识别算法。该算法中引入了标签传播机制,利用标签表示蛋白质所属复合体类别,并通过蛋白质之间相互传播标签的过程识别蛋白质网络中复合体对应的模块。具体来讲,本文针对蛋白质复合体的特点,对传统标签传播算法进行了相应的改进与拓展,主要体现在如下几方面:采用蛋白质的多标签存储与传播机制... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：120 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

基于蛋白质网络的复合体识别示例

该方法假设网络模块是由一组重叠的 clique que 得到重叠模块划分，如图 1-2 所示[70]。并以该er[71]软件用于识别蛋白质复合体对应的网络模块。人将 CPM 方法用于酵母蛋白质相互作用网中模块

终识别得到模块结构，其过程如图 1-3 示意[79]。按照聚类过程不同，一分凝聚和分裂两类。前者是一个自下而上的过程，将每个对象视为一个簇，并按照某种规则逐级合并簇，最终得到理想的聚类结果；与前者不裂方法则采用自上而下的策略，算法首先从一个包含所有对象的簇出发级将其分割为较小的簇，直到达到终止条件。在蛋白质复合体识别领域聚层次聚类方法（以下简称为层次聚类）被广泛采用。目前多种层次聚法的区别主要在于簇合并依据的差异。簇合并依据一般可分为全局性及性两类。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3449991