作者采用了基于模块性的图聚类算法来探测蛋白质相互作用网络中的集团,在具有2 617个节点11855个相互作用的酵母蛋白质相互作用网络中探测出177个集团,同时采用慕尼黑信息中心(Munich Information Center,MIPS)的层次功能注释对其进行...作者采用了基于模块性的图聚类算法来探测蛋白质相互作用网络中的集团,在具有2 617个节点11855个相互作用的酵母蛋白质相互作用网络中探测出177个集团,同时采用慕尼黑信息中心(Munich Information Center,MIPS)的层次功能注释对其进行了注释,并且验证得到的集团的确是内部连接紧密的子图。展开更多
针对群智能聚类方法在蛋白质相互作用网络功能模块检测问题上运行时间长的不足,本文提出了一种基于烟花算法的蛋白质相互作用网络功能模块检测方法(Fireworks Algorithm for Functional Module Detection in Protein-protein Interactio...针对群智能聚类方法在蛋白质相互作用网络功能模块检测问题上运行时间长的不足,本文提出了一种基于烟花算法的蛋白质相互作用网络功能模块检测方法(Fireworks Algorithm for Functional Module Detection in Protein-protein Interaction Networks,简称FWA-FMD).首先结合蛋白质相互作用网络的拓扑结构信息和基因本体的功能注释信息,基于标签传播思想将每个烟花个体初始化为一种候选的功能模块划分.其次在每一代进化过程中,利用具有局部搜索和全局搜索自调整能力的爆炸操作对每个烟花个体进行优化,并同时采用精英保留和轮盘赌策略选择下一代烟花个体.最后通过将最优烟花个体中标签相同的节点划分到同一功能模块,以得到最终的功能模块检测结果.在酵母菌和人类两个物种的4个公共蛋白质相互作用网络数据集上的功能模块检测结果,分别用两种标准功能模块数据集作为基准来评价的实验表明:FWA-FMD算法不但求解时间少于遗传算法、蚁群算法和细菌觅食算法,而且在多项评价指标上与一些代表性算法相比都具有明显的优势,能够更好地识别功能模块.展开更多
文摘作者采用了基于模块性的图聚类算法来探测蛋白质相互作用网络中的集团,在具有2 617个节点11855个相互作用的酵母蛋白质相互作用网络中探测出177个集团,同时采用慕尼黑信息中心(Munich Information Center,MIPS)的层次功能注释对其进行了注释,并且验证得到的集团的确是内部连接紧密的子图。
文摘针对群智能聚类方法在蛋白质相互作用网络功能模块检测问题上运行时间长的不足,本文提出了一种基于烟花算法的蛋白质相互作用网络功能模块检测方法(Fireworks Algorithm for Functional Module Detection in Protein-protein Interaction Networks,简称FWA-FMD).首先结合蛋白质相互作用网络的拓扑结构信息和基因本体的功能注释信息,基于标签传播思想将每个烟花个体初始化为一种候选的功能模块划分.其次在每一代进化过程中,利用具有局部搜索和全局搜索自调整能力的爆炸操作对每个烟花个体进行优化,并同时采用精英保留和轮盘赌策略选择下一代烟花个体.最后通过将最优烟花个体中标签相同的节点划分到同一功能模块,以得到最终的功能模块检测结果.在酵母菌和人类两个物种的4个公共蛋白质相互作用网络数据集上的功能模块检测结果,分别用两种标准功能模块数据集作为基准来评价的实验表明:FWA-FMD算法不但求解时间少于遗传算法、蚁群算法和细菌觅食算法,而且在多项评价指标上与一些代表性算法相比都具有明显的优势,能够更好地识别功能模块.
