基于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的聚類和稀疏點(diǎn)檢測算法研究.pdf

1、隨著人類基因組測序的完成，對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能的研究成為基因組學(xué)研究的一大熱點(diǎn)。研究證明，蛋白質(zhì)在其功能組中很少以單個個體而存在，一般與功能相似的蛋白質(zhì)之間存在相互作用。因此，我們可以通過對蛋白質(zhì)相互作用(Protein-Protein interaction,PPI)網(wǎng)絡(luò)的研究來預(yù)測其功能。本文將在基于PPI網(wǎng)絡(luò)的聚類及稀疏點(diǎn)檢測算法兩方面進(jìn)行研究： 提出一種蛋白質(zhì)功能預(yù)測算法——基于算術(shù)平均最小值(the Arithmetic

2、Average Minimum Value，AAMV)的K-means聚類算法。首先，根據(jù)蛋白質(zhì)之間的相互作用，通過人類AD(Alzheimer's Disease)相關(guān)PPI網(wǎng)絡(luò)圖，得出蛋白質(zhì)之間的關(guān)聯(lián)矩陣；然后，利用AAMV法求得相似度矩陣；接著，鑒于誤差平方和準(zhǔn)則不能較好的對聚類進(jìn)行收斂，提出了加權(quán)的誤差平方和準(zhǔn)則；最后，在相似度矩陣的基礎(chǔ)上，利用加權(quán)的誤差平方和準(zhǔn)則進(jìn)行有效收斂，利用K-means聚類方法對PPI網(wǎng)絡(luò)中的蛋白質(zhì)進(jìn)

3、行聚類與功能預(yù)測。 提出PPI網(wǎng)絡(luò)中的稀疏點(diǎn)檢測算法——基于加權(quán)的相似系數(shù)和算法。首先，根據(jù)蛋白質(zhì)之間的相互作用，通過人類AD(Alzheimer's Disease)相關(guān)PPI網(wǎng)絡(luò)圖，得出蛋白質(zhì)之間的關(guān)聯(lián)矩陣；然后，利用最大最小值法求得相似系數(shù)矩陣；接著，由于相似系數(shù)和不能對PPI網(wǎng)絡(luò)中的稀疏點(diǎn)進(jìn)行更好的檢測，因此，在相似系數(shù)的基礎(chǔ)上提出加權(quán)的相似系數(shù)和方法。最后，根據(jù)輸入的閾值，利用相似系數(shù)和算法得出PPI網(wǎng)絡(luò)中的稀疏蛋白質(zhì)