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《生物化学与生物物理进展》 2006年05期
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基于蛋白质网络功能模块的蛋白质功能预测

卢宏超  石秋艳  石宝晨  张治华  赵屹  唐素勤  熊磊  王强  陈润生  
【摘要】:在破译了基因序列的后基因组时代,随着系统生物学实验的快速发展,产生了大量的蛋白质相互作用数据,利用这些数据寻找功能模块及预测蛋白质功能在功能基因组研究中具有重要意义.打破了传统的基于蛋白质间相似度的聚类模式,直接从蛋白质功能团的角度出发,考虑功能团间的一阶和二阶相互作用,提出了模块化聚类方法(MCM),对实验数据进行聚类分析,来预测模块内未知蛋白质的功能.通过超几何分布P值法和增、删、改相互作用的方法对聚类结果进行预测能力分析和稳定性分析.结果表明,模块化聚类方法具有较高的预测准确度和覆盖率,有很好的容错性和稳定性.此外,模块化聚类分析得到了一些具有高预测准确度的未知蛋白质的预测结果,将会对生物实验有指导意义,其算法对其他具有相似结构的网络也具有普遍意义.
【作者单位】中国科学院生物物理研究所 中国科学院计算技术研究所
【基金】:国家自然科学基金资助项目(30500104和30570393).~~
【分类号】:Q51-33
【正文快照】:
在破译了基因序列的后基因组时代,功能基因组学的一个目标是研究已破译基因的生物功能并控制它们.生命体不能通过孤立的分子实现细胞功能,而是必须通过分子之间的相互作用才能实现.因而,分析生命分子间的相互作用自然可能得到基因的生物功能更准确、详尽的信息,而近年来多种

【同被引文献】
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