基于圖理論和互作網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測研究.pdf

1、蛋白質(zhì)幾乎參與了細胞生命活動的全程，在其中扮演重要的角色。蛋白質(zhì)組學(xué)收集整合了蛋白質(zhì)相互作用及其在網(wǎng)絡(luò)中不同層次的信息來預(yù)測蛋白質(zhì)功能，繼而掌握生命體疾病發(fā)生以及細胞代謝等過程和規(guī)律，為醫(yī)學(xué)研究提供依據(jù)?？茖W(xué)家們通過高通量生物實驗和計算方法獲得大量直接或者間接的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中的假陽性和假陰性噪聲使數(shù)據(jù)質(zhì)量下降，導(dǎo)致蛋白質(zhì)功能預(yù)測的結(jié)果出現(xiàn)偏差，影響了數(shù)據(jù)的準確率。本文針對這些問題，利用蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)圖的相關(guān)特點，依據(jù)

2、圖理論的有關(guān)特性，引入有向雙關(guān)系圖等構(gòu)圖知識，結(jié)合多核學(xué)習(xí)以及直推式學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建了以圖理論為基礎(chǔ)的多標記模型，并在酵母和小鼠的蛋白質(zhì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中進行了實驗，驗證了模型的優(yōu)勢以及方法的有效性。
　　針對多源異構(gòu)蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)信息量巨大，噪聲冗余導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)偏差，反映數(shù)據(jù)分布信息不全面，影響預(yù)測結(jié)果的準確性，本節(jié)采用有向雙關(guān)系圖和多核融合的方法預(yù)測蛋白質(zhì)功能。首先使用有向雙關(guān)系圖來代替蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)和功能網(wǎng)絡(luò)間關(guān)系，通過圖優(yōu)化策略將功

3、能類別網(wǎng)絡(luò)和蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的多個網(wǎng)絡(luò)進行融合，最后將融合后的網(wǎng)絡(luò)矩陣代入到含有損失函數(shù)的目標方程中，使用最大期望算法預(yù)測蛋白質(zhì)功能，通過在酵母和小鼠上的實驗驗證了方法的有效性。
　　針對多核融合過程中需要多次計算組合系數(shù)，對內(nèi)存的需求量較大、時間消耗多和現(xiàn)實生活中標簽集非常欠缺的問題，本節(jié)采用了有向雙關(guān)系圖和直推式多標記學(xué)習(xí)方法來進行蛋白質(zhì)功能預(yù)測，將大量的無標記數(shù)據(jù)和部分有標記數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，通過挖掘它們之間有限的近鄰信