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《山西大学》 2013年
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基于复杂网络社团结构与贝叶斯网络模型的蛋白质功能预测

贾元丰  
【摘要】:蛋白质是细胞功能的最终执行者,是维持一切生命活动最重要的物质,任何生物的大部分生命活动都与蛋白质息息相关。蛋白质功能预测是蛋白质组学领域的重要研究方向。高通量生物实验提供了大量的与蛋白质功能和蛋白质相互作用相关的实验数据。然而,这些海量的生物实验数据却含有比较高的假阳性,并且利用传统的生物实验方法验证高通量实验的结果效率很低。因此,利用计算机科学领域中数据挖掘、图形聚类等方法处理生物数据,预测蛋白质功能已经成为了生物信息学研究的一大热点。 由于蛋白质相互作用数据可以建立蛋白质相互作用网络,利用图聚类方法就可以去分析蛋白质相互作用网络。目前大部分的图聚类方法将网络划分成若干彼此孤立的社团结构,忽略了网络中社团结构之间可能存在相互重叠的部分。派系过滤方法寻找网络中的完全联通子图,考虑到了网络中社团结构之间相互重叠的情况,更加适合蛋白质相互作用网络的分析。本文将派系过滤方法应用于分析蛋白质互作用网络,实现对蛋白质功能的预测。首先,收集、整合了BioGrid、DIP蛋白质相互作用数据库以及MIPS中FunCat蛋白质功能注释数据库中的信息,构建了一个数据相对完整的蛋白质数据处理平台;其次,采用Palla等人提出的派系过滤方法分析蛋白质相互作用网络,寻找带有重叠结构的社团结构。最后,利用贝叶斯网络模型,预测每一个社团结构内未注释蛋白质的功能。 本文的蛋白质数据处理平台基于Window7系统,在Java环境中运行。通过对于拟南芥中蛋白质功能的预测实验结果表明,本文采用的方法能够有效的对蛋白质功能进行预测,达到了预期的目的。
【学位授予单位】:山西大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:Q51;TP311.13

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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