基于蛋白質(zhì)相互作用的概率網(wǎng)絡(luò)模體發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf

1、隨著生命科學(xué)領(lǐng)域高通量實(shí)驗(yàn)的發(fā)展，人們得到越來(lái)越多有關(guān)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能的生物數(shù)據(jù)，生命科學(xué)的研究重點(diǎn)從解碼基因組慢慢轉(zhuǎn)變到對(duì)蛋白質(zhì)的研究，進(jìn)而探索生命進(jìn)化的過(guò)程。蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)是生命活動(dòng)中蛋白質(zhì)功能關(guān)系的結(jié)構(gòu)表現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)模體是其基本組成結(jié)構(gòu)，查找網(wǎng)絡(luò)模體也逐漸成為研究蛋白質(zhì)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。
　　 本文基于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)，分析了網(wǎng)絡(luò)模體的拓?fù)涮匦约敖y(tǒng)計(jì)特征，并總結(jié)了現(xiàn)有的關(guān)于網(wǎng)絡(luò)模體查找的研究成果，分析這些算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并針

2、對(duì)其中存在的一些問(wèn)題，提出了基于蛋白質(zhì)相互作用來(lái)尋找概率網(wǎng)絡(luò)模體的新算法。
　　 概率網(wǎng)絡(luò)模體是指生物網(wǎng)絡(luò)中結(jié)構(gòu)相似的一組子圖，根據(jù)其結(jié)構(gòu)特性，本文提出了AS-ESU子圖抽樣算法(Adaptive Sampling Enumeration Subgraph)，這種算法根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦裕匦路峙銭SU搜索樹(shù)中各枝干的抽樣概率，提高了抽樣穩(wěn)定性，使抽樣結(jié)果更具有原網(wǎng)絡(luò)的代表性。隨后又提出了基于多特征融合的子圖比對(duì)算法，引入一種

3、新的頂點(diǎn)匹配規(guī)則，使得查找的概率網(wǎng)絡(luò)模體不僅從拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)考慮，同時(shí)還考慮子圖頂點(diǎn)的蛋白質(zhì)類(lèi)型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，這種方法可以識(shí)別出不同規(guī)模的多種概率網(wǎng)絡(luò)模體。
　　 為進(jìn)一步提高概率網(wǎng)絡(luò)模體查找的準(zhǔn)確性，本文從提高概率網(wǎng)絡(luò)模體聚類(lèi)的類(lèi)內(nèi)相似度角度出發(fā)，提出了一種新型的子圖鄰接矩陣轉(zhuǎn)換0-1串的編碼規(guī)則。這種方法結(jié)合蛋白質(zhì)相互作用原網(wǎng)絡(luò)中頂點(diǎn)度的全局信息和子圖內(nèi)部邊連接的局部信息，對(duì)所有子圖進(jìn)行唯一的圖編碼操作。然后針對(duì)模體查找算法子圖