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《吉林大学》 2012年
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基于频繁功能模式的蛋白质功能预测

王博  
【摘要】:细胞进行生命活动的过程,实质上就是蛋白质在特定时空下的互作,蛋白质大多是通过与其它的蛋白质以及其配体进行相互作用,从而形成永久性或者暂时性的复合物来发挥功能,调控生物体中大量生物学过程。 现在,已经有很多多蛋白质功能预测的自动的方法。这些方法使用蛋白质序列和3D结构、进化关系、域结构或者相关的功能。另一个重要的功能预测的信息是蛋白质互作网络(PPIs)。蛋白质互作网络是一种数据,这种数据和蛋白质在细胞中扮演的角色很相近。因此,作为功能预测方法的基础,蛋白质互作网络就显得比较理想。但是由于蛋白质之间功能的复杂性,使得通过蛋白质互做网络来进行蛋白质功能的预测依旧面临很大的挑战。大多数功能预测方法依靠邻接蛋白质或者与之相连的已知功能的蛋白质的路径。尽管如此,因为互做蛋白质的功能的不一致性,他们的精确度受到了很大限制。在本文中,我们提出了一种新的预测蛋白质功能的方法,这种方法通过识别在蛋白质互作网络中的功能相关的频繁模式实现。我们探索了在蛋白质互作网络中的频繁功能相关的发现效率,这样做的目的是为了功能的预测。一组蛋白质表现出来的功能作为被标记的邻接节点。通过对未经过处理的数据、具有可信度的蛋白质互做网络和整合之后的蛋白质互做网络三类数据使用本文中所提到的方法后,和之前的基于连接的方法相比,我们的算法得到的精确度高。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:Q51-33

【参考文献】
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