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《中国科学:信息科学》 2016年04期
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基于有向混合图的蛋白质新功能预测

傅广垣  余国先  王峻  张自力  
【摘要】:蛋白质执行着生物体内各种重要生物活动,对蛋白质功能的准确标注能极大地促进生命科学研究与应用.传统的湿实验法通量低,已无法测定高通量技术产生的海量蛋白质功能,基于计算模型的大规模蛋白质功能预测是后基因时代生物信息学的核心任务之一.当前基于机器学习的方法通常仅关注对完全未标记功能的蛋白质的功能预测,而忽略了已标注功能的蛋白质可能存在的自身功能标记的不完整性,预测精度有限.本文结合基因本体层次结构关系和蛋白质互作网信息,设计了一种有向混合图(directed hybrid graph,d HG)对上述信息进行描述,并在此基础上提出一种基于有向混合图重启动随机游走的蛋白质功能预测方法——d HG.本文提出的d HG方法不仅能补充已知部分功能标记的蛋白质新功能,还能预测功能完全未知的蛋白质新功能.在酵母菌和人类蛋白质上的实验结果表明,d HG在多种评价度量上的预测性能均优于现有方法,且效率更高.
【作者单位】西南大学计算机与信息科学学院;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金(批准号:61402378,61101234) 重庆市基础与前沿研究计划(批准号:cstc2014jcyj A40031) 中央高校基本科研业务费(批准号:XDJK2014C044,2362015XK07)资助项目
【分类号】:Q51;TP181
【正文快照】:
1引言蛋白质是生命活动的物质基础,它执行着生物体内各种重要的功能,如生物组织的构造,信号的识别和传导等.蛋白质的功能信息不仅能为生命科学研究提供参照信息,对疾病机理分析与调控、新药品研发、农作物促产、生物能源开发等研究领域都有着促进作用[1].在过去10多年中,蛋白

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