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动态-静态混合的时序蛋白质网络构建方法
被引量：
3
1
作者
代启国
郭茂祖
+1 位作者
刘晓燕
王春宇
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期41-46,共6页
目前已公开的蛋白质网络多为静态网络,不能有效描述细胞中蛋白质的动态活动特点.通过融合基因表达数据,研究人员可以构建出描述蛋白质动态性的时序蛋白质网络.现有方法假设所有蛋白质都是动态变化的,而事实上除动态蛋白质外细胞中还包...
目前已公开的蛋白质网络多为静态网络,不能有效描述细胞中蛋白质的动态活动特点.通过融合基因表达数据,研究人员可以构建出描述蛋白质动态性的时序蛋白质网络.现有方法假设所有蛋白质都是动态变化的,而事实上除动态蛋白质外细胞中还包含相对稳定的静态蛋白质.为此,提出了一种基于动态-静态蛋白质混合的时序网络构建新方法.该方法根据基因表达变化情况将蛋白质分为动态和静态两类,并在构建各时刻网络时考虑动态与静态蛋白质之间的相互作用关系.实验结果表明,利用本文方法构建的时序蛋白质网络可以提高蛋白质复合体识别的准确性,从而验证了本文方法的可行性.
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关键词
时序蛋白质网络
蛋白质
相互作用
基因表达
生物
网络
蛋白质
复合体识别
在线阅读
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职称材料
基于时序加权PPI网络的关键蛋白质识别
被引量：
3
2
作者
胡健
朱海湾
毛伊敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第23期150-162,共13页
关键蛋白质是生物体内一切生命活动中不可缺少的物质基础,关键蛋白质的识别不仅可以从理论上理解生命活动机理,同时在实际应用中为药物研制、疾病治疗提供重要基础。目前,现有的关键蛋白质识别算法大多应用在静态PPI网络上,忽略了蛋白...
关键蛋白质是生物体内一切生命活动中不可缺少的物质基础,关键蛋白质的识别不仅可以从理论上理解生命活动机理,同时在实际应用中为药物研制、疾病治疗提供重要基础。目前,现有的关键蛋白质识别算法大多应用在静态PPI网络上,忽略了蛋白质的动态性和保守性,只考虑网络拓扑结构,忽略了蛋白质的生物特性,并且未能完全解决PPI网络中假阳性和假阴性问题。针对以上问题,构建一种混合动态保守蛋白质的时序加权PPI网络,并提出一种名为JTBC(Joint Topological properties,Biological properties and Complexes information)的关键蛋白质识别算法。利用基因表达数据提取动态蛋白质和保守蛋白质的活性信息,以动态调整静态PPI网络进而构建时序PPI网络,有效降低了PPI网络中的假阴性;设计一种融合双重拓扑特性的点边凝聚度DEcc(node and edge cohesion coefficient),以衡量蛋白质在PPI网络中的拓扑特性,再结合带有生物特性的蛋白质结构域信息和皮尔逊相关系数为时序PPI网络加权,以准确描述蛋白质之间的相互作用,减少了假阳性的影响;根据关键蛋白质的聚集特性和共表达特性,设计一种共表达复合物中心性方法局部评估蛋白质的重要程度。综上考虑,整合权重信息和蛋白质复合物信息来综合衡量蛋白质的关键性。实验结果表明该算法能够从全局和局部特性较准确地识别关键蛋白质。
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关键词
关键
蛋白质
保守
蛋白质
混合动态保守
蛋白质
的
时序
加权
网络
蛋白质
结构域
共表达复合物中心性
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职称材料
题名
动态-静态混合的时序蛋白质网络构建方法
被引量：
3
1
作者
代启国
郭茂祖
刘晓燕
王春宇
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
大连民族大学计算机科学与工程学院
大连市民族文化数字化重点实验室(大连民族大学)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期41-46,共6页
基金
国家自然科学基金(91335112
61571163
+3 种基金
61532014
61402132
61271346)
中央高校基本科研业务费专项资金(DC201501030)
文摘
目前已公开的蛋白质网络多为静态网络,不能有效描述细胞中蛋白质的动态活动特点.通过融合基因表达数据,研究人员可以构建出描述蛋白质动态性的时序蛋白质网络.现有方法假设所有蛋白质都是动态变化的,而事实上除动态蛋白质外细胞中还包含相对稳定的静态蛋白质.为此,提出了一种基于动态-静态蛋白质混合的时序网络构建新方法.该方法根据基因表达变化情况将蛋白质分为动态和静态两类,并在构建各时刻网络时考虑动态与静态蛋白质之间的相互作用关系.实验结果表明,利用本文方法构建的时序蛋白质网络可以提高蛋白质复合体识别的准确性,从而验证了本文方法的可行性.
关键词
时序蛋白质网络
蛋白质
相互作用
基因表达
生物
网络
蛋白质
复合体识别
Keywords
temporal protein network
protein interaction
gene expression
biological network
protein complex identification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于时序加权PPI网络的关键蛋白质识别
被引量：
3
2
作者
胡健
朱海湾
毛伊敏
机构
江西理工大学应用科学学院
江西理工大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第23期150-162,共13页
基金
国家自然科学基金（No.41562019,No.41530640）
江西省自然科学基金（No.20161BAB203093,No.GJJ161566）
+1 种基金
江西省教育厅科技项目（No.GJJ151528,No.GJJ151531）
省社科规划项目（No.13YD020）
文摘
关键蛋白质是生物体内一切生命活动中不可缺少的物质基础,关键蛋白质的识别不仅可以从理论上理解生命活动机理,同时在实际应用中为药物研制、疾病治疗提供重要基础。目前,现有的关键蛋白质识别算法大多应用在静态PPI网络上,忽略了蛋白质的动态性和保守性,只考虑网络拓扑结构,忽略了蛋白质的生物特性,并且未能完全解决PPI网络中假阳性和假阴性问题。针对以上问题,构建一种混合动态保守蛋白质的时序加权PPI网络,并提出一种名为JTBC(Joint Topological properties,Biological properties and Complexes information)的关键蛋白质识别算法。利用基因表达数据提取动态蛋白质和保守蛋白质的活性信息,以动态调整静态PPI网络进而构建时序PPI网络,有效降低了PPI网络中的假阴性;设计一种融合双重拓扑特性的点边凝聚度DEcc(node and edge cohesion coefficient),以衡量蛋白质在PPI网络中的拓扑特性,再结合带有生物特性的蛋白质结构域信息和皮尔逊相关系数为时序PPI网络加权,以准确描述蛋白质之间的相互作用,减少了假阳性的影响;根据关键蛋白质的聚集特性和共表达特性,设计一种共表达复合物中心性方法局部评估蛋白质的重要程度。综上考虑,整合权重信息和蛋白质复合物信息来综合衡量蛋白质的关键性。实验结果表明该算法能够从全局和局部特性较准确地识别关键蛋白质。
关键词
关键
蛋白质
保守
蛋白质
混合动态保守
蛋白质
的
时序
加权
网络
蛋白质
结构域
共表达复合物中心性
Keywords
essential proteins
conserved proteins
temporal weighted network with dynamic and conserved proteins
protein domain
co-expressed complex centrality
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态-静态混合的时序蛋白质网络构建方法
代启国
郭茂祖
刘晓燕
王春宇
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于时序加权PPI网络的关键蛋白质识别
胡健
朱海湾
毛伊敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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