MOEPGA：一种基于多目标进化规划遗传算法的检测酵母蛋白质-蛋白质相互作用网络中蛋白质复合物的新方法

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文件名称：MOEPGA：一种基于多目标进化规划遗传算法的检测酵母蛋白质-蛋白质相互作用网络中蛋白质复合物的新方法
文件大小：1.56MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-10 20:24:31
Protein–protein interaction (PPI) network; Protein 蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络中蛋白质复合物的鉴定极大地增进了我们对生物体的理解。 用于检测蛋白质复合物的现有计算方法通常基于PPI网络的特定网络拓扑特性。 但是，由于网络结构固有的复杂性，使用单个网络拓扑属性可能无法完全解决蛋白质复合物的鉴定问题。 在这项研究中，我们提出了一种新颖的多目标进化规划遗传算法（MOEPGA），该算法集成了多个网络拓扑特征以检测具有生物学意义的蛋白质复合物。 我们的方法首先从PPI网络中识别蛋白质复合物方面系统地分析了多目标问题，然后根据基准数据集中蛋白质复合物的三种常见拓扑特性构造了迭代算法的目标函数，最后我们描述了该算法，主要是由总体初始化，子图变异和子图选择操作三个步骤组成。 为了展示我们方法的实用性，我们在两个酵母PPI数据集上将MOEPGA与几种最新算法进行了比较。 实验结果表明，该方法不仅可以发现更多的蛋白质复合物，而且在fscore方面具有更高的准确性。 此外，就归一化聚类得分而言，我们的方法可以覆盖输入PPI网络中的一定数量的蛋白质。 综上所述，我们的方法可作为检测酵母PPI网络中蛋白质复合物的强大框架，从而有助于识别潜在的生物学功能。