基于动态加权PPI网络的关键蛋白质识别算法
Novel algorithm prediction of essential proteins based on dynamic weighted PPI network
江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000
摘要
与静态PPI网络相比，动态PPI网络更能体现蛋白质之间相互作用的真实情况，并有效降低PPI网络中的假阴性。现有的关键蛋白质预测方法主要应用在静态PPI网络，忽视了PPI网络的动态特性。为有效预测关键蛋白质，利用基因表达数据提取蛋白质的动态信息，再结合静态PPI网络构建动态PPI网络，然后引入GO术语对网络加权，并基于动态加权PPI网络提出一种新的预测方法——DWE。该方法以蛋白质在动态网络中的动态加权边之和与蛋白质在动态网络中出现的次数的比值衡量蛋白质在网络中的关键性。实验结果表明动态加权PPI网络有助于提高关键蛋白质的预测精度，且DWE方法优于其他几种关键蛋白质预测方法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61662028,41362015)
江西省教育厅重点科技项目(GJJ161566)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0707
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 367-370,379
文章编号: 1001-3695(2019)02-012-0367-04
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
杨书新, 鲁纪华, 汤达荣. 基于动态加权PPI网络的关键蛋白质识别算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 367-370,379. (Yang Shuxin, Lu Jihua, Tang Darong. Novel algorithm prediction of essential proteins based on dynamic weighted PPI network [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 367-370,379. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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