基于中心性和模块特性的关键蛋白质识别

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文件名称：基于中心性和模块特性的关键蛋白质识别
文件大小：1.35MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-04-30 14:20:21
蛋白质相互作用网络 多元属性 关键模块 针对蛋白质相互作用（protein-protein interaction，PPI）网络中存在大量噪声以及现有关键蛋白识别方法准确率不高等问题，提出了一种基于中心性和模块特性（united centrality and modularity，UCM）的方法来识别关键蛋白质。首先，整合蛋白质拓扑数据和生物数据构建多元属性网络，以降低PPI网络中噪声的影响；其次，根据关键蛋白质的拓扑特性和生物特性，提出一种挖掘稠密且高度共表达的关键模块算法，从多元属性网络中挖掘高可靠性的关键模块，以从多维角度强化关键蛋白质在模块中的重要程度；最后，整合蛋白质的中心性和模块化特性，设计一种衡量蛋白质关键性的策略（essential integration strategy，EIS），以提高识别高关键蛋白质的准确率。UCM方法应用在DIP数据集上进行验证，实验结果表明，与其他10种关键蛋白质识别方法相比较，该方法具有较好的识别性能，能够识别更多的关键蛋白质。