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《兰州大学》 2017年
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基于图论的多蛋白质相互作用数据的聚类分析

崔远  
【摘要】:随着生命科学的发展,蛋白质组学已经成为了重要的研究领域。其中,蛋白质相互作用网络的分析研究已经成为一个重要的课题。通过分析蛋白质相互作用网络,挖掘其中的蛋白质复合物和功能模块,揭示生命发展的规律。这一课题主要涉及三方面的内容:第一,蛋白质相互作用数据集的形成;第二,数据分析和挖掘的方法;第三,结果的评价。本文收集了突变频率较高的19个乳腺癌基因的相关蛋白质相互作用数据,通过整合形成了所有物种的乳腺癌高频突变基因的蛋白质相互作用数据集ABPPI和人类乳腺癌高频突变基因的蛋白质相互作用数据集HBPPI。并运用Cytoscape生物信息分析软件形成了两个数据集的可视化蛋白质相互作用网络。然后,运用K-medoids图聚类算法和MCODE图聚类算法对两个数据集进行了聚类。两种图聚类算法虽然各有优势,但是也都有不足之处。K-medoids图聚类算法初始化敏感,聚类结果多样化。MCODE图聚类算法所生成的簇不一定稠密。采用DBindex指标对聚类结果进行评价,MCODE算法的DBindex平均值较小,说明其聚类效果较好;K-medoids算法的DBindex方差值较小,说明其受输入参数的影响较小,聚类结果较稳定。根据已经产生和证实了与乳腺癌相关的蛋白质生物靶标,寻找其在聚类结果中的位置,从而预测蛋白质复合物。下一步,我们将结合两种算法各自的优势,设计在高密度区域进行中心点更新的算法,以获得更加有效的聚类结果。
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:Q51;O157.5

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