基于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè).pdf

1、蛋白質(zhì)是生物體內(nèi)必不可少的大分子，幾乎參與了細(xì)胞內(nèi)所有的生物過(guò)程，蛋白質(zhì)功能的研究對(duì)于理解生命活動(dòng)、疾病治療以及新藥開發(fā)等都具有重要意義。然而實(shí)驗(yàn)方法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的功能費(fèi)時(shí)費(fèi)力，已經(jīng)不能滿足當(dāng)代生命科學(xué)的發(fā)展需要。近年來(lái)，隨著高通量生物實(shí)驗(yàn)技術(shù)的迅速發(fā)展，人們獲得了大量的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)，研究人員提出了很多利用蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)對(duì)蛋白質(zhì)功能進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法，基于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)已經(jīng)成為生物信息學(xué)中最重要的研究課題之一。本

2、文針對(duì)基于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)進(jìn)行研究，主要內(nèi)容包括以下四個(gè)方面:
　　1.提出了一種基于協(xié)同分類的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)方法，該方法通過(guò)結(jié)合蛋白質(zhì)序列信息和蛋白質(zhì)相互作用信息來(lái)提高蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)的效果。我們首先通過(guò)計(jì)算蛋白質(zhì)序列相似度在蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中添加邊，從而對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重構(gòu)，然后在這個(gè)新的網(wǎng)絡(luò)中利用協(xié)同分類算法對(duì)蛋白質(zhì)功能進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們所提出的方法優(yōu)于已有的基于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法，通過(guò)蛋白質(zhì)

3、序列信息在網(wǎng)絡(luò)中加邊的方法確實(shí)能夠提高蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)的效果;并且我們所提出的方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)注情況不十分敏感，具有很好的魯棒性。
　　2.網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)加邊是兩種主要的構(gòu)建可靠蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的方法，然而，這兩類方法缺少一個(gè)系統(tǒng)的對(duì)比評(píng)價(jià)。因此，我們?cè)趦深悢?shù)據(jù)集上對(duì)這兩種方法做了一個(gè)全面的對(duì)比。我們首先利用蛋白質(zhì)序列相似度、網(wǎng)絡(luò)局部相似度和網(wǎng)絡(luò)全局相似度進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)加邊，然后對(duì)比同一種預(yù)測(cè)算法在原始網(wǎng)絡(luò)、重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和加邊網(wǎng)絡(luò)上的

4、分類效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在大多數(shù)情況下加邊網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果要優(yōu)于原始網(wǎng)絡(luò)和重構(gòu)網(wǎng)絡(luò);并且對(duì)于網(wǎng)絡(luò)加邊，蛋白質(zhì)序列相似度要優(yōu)于網(wǎng)絡(luò)局部相似度和網(wǎng)絡(luò)全局相似度。
　　3.提出了一種基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)方法，該方法通過(guò)選擇信息量大的蛋白質(zhì)進(jìn)行標(biāo)注來(lái)提高蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)的效果。我們首先利用譜聚類算法對(duì)蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類操作，并在每一個(gè)簇中，利用三種常用的網(wǎng)絡(luò)中心化指標(biāo)（度指標(biāo)、緊密度指標(biāo)和介數(shù)指標(biāo)）選擇合適的候選蛋白質(zhì)進(jìn)行標(biāo)注

5、。然后基于這些已標(biāo)注的蛋白質(zhì)，利用協(xié)同分算法對(duì)蛋白質(zhì)功能進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)選擇信息量大的蛋白質(zhì)進(jìn)行標(biāo)注，基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)方法取得了更好的預(yù)測(cè)效果;并且在大部分情況下，介數(shù)指標(biāo)要優(yōu)于度指標(biāo)和緊密度指標(biāo)。
　　4.對(duì)癌癥蛋白質(zhì)在人類和酵母兩種蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)涮卣鬟M(jìn)行研究。我們首先把人類蛋白質(zhì)分為四類:癌癥蛋白質(zhì)、疾病蛋白質(zhì)、必要蛋白質(zhì)和控制蛋白質(zhì);然后通過(guò)同源基因把這四類蛋白質(zhì)映射到酵母蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)