基于蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中復(fù)合體的識(shí)別方法研究.pdf

1、近年來，伴隨著蛋白質(zhì)組學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué)研究的逐步深入，利用蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)識(shí)別復(fù)合體逐漸成為生物信息學(xué)的一個(gè)研究熱點(diǎn)。高通量大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生大量蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)，其中勢(shì)必包含大量假陽性的數(shù)據(jù)，假陽性數(shù)據(jù)定會(huì)影響到計(jì)算方法搜索復(fù)合體的最終效果。因此，采用計(jì)算方法來搜索復(fù)合體之前需要去除假陽性的影響。本課題對(duì)蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中相互作用的蛋白質(zhì)進(jìn)行研究，運(yùn)用計(jì)算聚類方法從中搜索出蛋白質(zhì)復(fù)合體，其中研究的主要要點(diǎn)包括以下兩點(diǎn):
　　(1)為了減少通過高

2、通量大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)中假陽性的影響，從而提升搜索蛋白質(zhì)復(fù)合體識(shí)別的精度，本章中提出了一種新的搜索蛋白質(zhì)復(fù)合體的算法:MCLAd。首先，基于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的特性，選擇處理網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦苑椒ˋdjstCD對(duì)所得到的高通量蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，減少數(shù)據(jù)的假陽性;其次，再結(jié)合經(jīng)典的MCL聚類算法進(jìn)行蛋白質(zhì)復(fù)合體的聚類識(shí)別;最后，將筆者的算法MCLAd和現(xiàn)有的7種優(yōu)秀方法:MCL，ClusterONE，MCODE，RR

3、W，RNSC，COACH以及CORE算法分別進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較。通過大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證顯示，本論文所提出來的MCLAd搜索算法具有非常明顯的實(shí)驗(yàn)效果，對(duì)搜索蛋白質(zhì)復(fù)合體有非常好的實(shí)驗(yàn)性能。
　　(2)集成ClusterONE，MCL和RRW三種方法的優(yōu)勢(shì)，本文提出了一種新的蛋白質(zhì)復(fù)合體搜索算法MCR，并且將MCR分別同MCL，COACH，ClusterONE，MCODE，RRW，RNSC，CORE以及我們所提出的MCLAd方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較。