基于逻辑回归和局部结构信息的蛋白质功能模块检测算法的研究

发布时间：2021-07-06 16:45

　　蛋白质功能模块是通过相互作用或一起执行某个特定的分子功能的蛋白质组,对其探究有助于了解细胞进程,生命活动和疾病机理。识别蛋白质功能模块是蛋白质组学领域中一个非常热门的研究方向,通过计算方法进行蛋白质模块识别既可以节省大量的时间和资源,还能给出潜在的功能模块。目前基于计算方法的蛋白质功能模块检测方法可以分为两类:有监督的和无监督的检测方法。大多数的无监督方法认为蛋白质功能模块存在于PPI网络图中比较密集的区域。有监督的方法则通过参考数据集的信息特征训练分类模型来指导功能模块的识别,但是特征提取的不充分和PPI数据的噪声都会导致分类模型不准确。本文首先提出了一个基于逻辑回归分类模型和局部结构信息的打分函数。训练分类模型时,通过选取24个特征来提高分类模型的准确度。将分类模型和局部结构信息结合以降低PPI数据噪声所带来的负面影响。最后,基于该打分函数设计了新的功能模块检测算法。在四个大规模酵母数据集上与经典的无监督检测方法进行了对比实验,实验结果表明本文提出的算法在MMR值得分上高于其它算法,综合得分大多数情况下也高于其他算法。还在五个酵母数据集上与经典的有监督检测方法进行了对比实验,实验结... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１蛋白质相互作用网络示意图??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｔｈｅ?ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎ?ｏｆ?ＰＰＩ?ｎｅｔｗｏｒｋ??

?相关背景知识??作用网络的示意图如图２－１所示：??？?ｉ??图２－１蛋白质相互作用网络示意图??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｔｈｅ?ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎ?ｏｆ?ＰＰＩ?ｎｅｔｗｏｒｋ??一个ＰＰＩ网络可以被抽象地定义为一个图像图Ｇ＝（Ｖ，Ｅ），其中Ｖ代表ＰＰＩ网络??中的蛋白质节点，Ｅ代表蛋白质节点中的连边。图Ｇ的权重可用来表示ＰＰＩ网络??中节点之间的拓扑或功能特性。ＰＰＩ网络是一种高度动态化和结构化的复杂网络。??它主要包含下面３个拓扑特性：??（１）无尺度分布（ｓｃａｌｅ－ｆｒｅｅ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）。我们定义《（＾为度分布，它指的是??网络中选定节点有Ｋ个连接的概率，如图２－２所示：??＾￣￣￣￣？?４）????（〇）?？????（ｂ—???图２－２网络图??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｔｈｅ?ｇｒａｐｈ?ｏｆ?ｎｅｔｗｏｒｋ??在图２－２中，第一个星型网络中节点的度为１和６，并不存在其他值。第二个??规则网络的任意顶点度都相等。这两个图并没有度分布。但在ＰＰＩ网络中的度分??布几乎都符合幂律分布。如公式（２－１）所示：??ｎ（ｋ）＝ｋ＇ｙ?／?＾（ｙ）?（２－

?（２－２）??由此可知蛋白质相互作用网络正是一个符合幂律分布的无规模蛋白质网络［３７］。如??图２－３所示：??１?，?＞?＞ｋ??１０?１００?１０００??？？???０．０１?．－??—?????０?００１??????ＸＸ?？ＫＳＭｂｎ？ＢＫＸ?Ｘ??０．０００１??—???０．００００１??????？？？？？－??－—????图２－３酵母ＰＰＩ网络中节点的度分布??Ｆｉｇｕｒｅ?２－３?ｄｅｇｒｅｅ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｎｏｄｅｓ?ｉｎ?Ｙｅａｓｔ?ＰＰＩ?Ｎｅｔｗｏｒｋｓ??在图２－３中，ｘ轴为ｋ值，ｙ轴为度分布；１０），图中的直线为满足度分布的最??佳拟合线。无尺度分布意味着ＰＰＩ网络中的绝大多数蛋白质只是参与了一个或两??个相互作用，而一小部分蛋白质参与数十种相互作用形成了功能模块。因此无尺??度分布特性使得ＰＰＩ网络图更加稳定［３８］。??（２）

【参考文献】：
期刊论文
[1]蛋白质相互作用网络功能模块检测的研究综述[J]. 冀俊忠,刘志军,刘红欣,刘椿年.  自动化学报. 2014(04)
[2]蛋白质相互作用信息的文本挖掘研究进展[J]. 李满生,刘齐军,李栋,刘培磊,朱云平.  中国科学:生命科学. 2010(09)
[3]生物信息学的现状与展望[J]. 张春霆.  世界科技研究与发展. 2000(06)



本文编号：3268603