基于中心性和模块特性的关键蛋白质识别

作     者：毛伊敏 章宇盟 胡健 Mao Yimin;Zhang Yumeng;Hu Jian

作者机构：江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 江西理工大学应用科学学院信息工程系江西赣州341000 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41562019,41530640) 江西省自然基金资助项目(GJJ161566,20161BAB203093) 江西省教育厅科技项目(GJJ181504,GJJ151528) 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2020年第37卷第7期

页      码：1983-1988页

摘      要：针对蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络中存在大量噪声以及现有关键蛋白识别方法准确率不高等问题,提出了一种基于中心性和模块特性(united centrality and modularity,UCM)的方法来识别关键蛋白质。首先,整合蛋白质拓扑数据和生物数据构建多元属性网络,以降低PPI网络中噪声的影响;其次,根据关键蛋白质的拓扑特性和生物特性,提出一种挖掘稠密且高度共表达的关键模块算法,从多元属性网络中挖掘高可靠性的关键模块,以从多维角度强化关键蛋白质在模块中的重要程度;最后,整合蛋白质的中心性和模块化特性,设计一种衡量蛋白质关键性的策略(essential integration strategy,EIS),以提高识别高关键蛋白质的准确率。UCM方法应用在DIP数据集上进行验证,实验结果表明,与其他10种关键蛋白质识别方法相比较,该方法具有较好的识别性能,能够识别更多的关键蛋白质。

主 题 词：蛋白质相互作用网络 多元属性 关键模块 中心性 关键蛋白质 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19734/j.issn.1001-3695.2019.01.0015

馆 藏 号：203955710...