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蛋白质相互作用网络实验对比分析

作　者: 吴晟
导　师: 吴劲；殷志伟
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: PPIs PIN 功能预测聚类算法对比分析
分类号: Q51
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

测序人类基因组工作已经逐步形成,研究蛋白质之间的相互影响及作用成为研究的一个非常重要的课题。如何利用和开发PPIs(Protein-Protein Interactions)信息及PIN(Protein-protein Interactions Network)来分析和预测蛋白质的功能成为了生命信息科学领域的一大热点。本文通过运用基于蛋白质相互作用网络利用生物信息学的预测方法,构建功能蛋白质相互作用的网络,采用蛋白质相互作用网络新的聚类方法,建立细胞功能相关的模型,阐明细胞功能分子运行机制、预测蛋白质功能及相互作用等方面的问题,以解决生物学问题。为更准确预测蛋白质的功能,本文对算术平均最小值的K-means聚类算法进行改进,利用改进的AAMV的K-means聚类算法对蛋白质进行功能预测。首先根据蛋白质之间的相互作用,通过人类AD(Alzheimer’s Disease)相关PPI网络图,得出蛋白质之间的关联矩阵;然后利用AAMV法求得相似度矩阵;最后,在相似度矩阵的基础上,利用本文提出的加权误差平方和准则进行有效收敛,利用改进的K-means聚类方法对PPI网络中的蛋白质进行聚类与功能预测。本文设计实验比较三种改进的算法的AAMV法的K-means,Maryland Bridge和Korbel算法。分析三种算法的时间复杂度发现基于改进的AAMV的K-means算法与Maryland Bridge方法的复杂度均为O(n), Korbel方法时间复杂度为O(n4),实验结果发现基于改进的AAMV法的K-means算法与Maryland Bridge方法所得结果的吻合度达到为100%,而与Korbel方法所得结果的吻合度则为97.5%。因此基于改进的AAMV的K-means算法具有较好的时间复杂度和吻合度,能更好地对蛋白质相互作用功能进行预测。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-26
  1.1 大规模蛋白质相互作用研究的目的及意义  8-9
  1.2 蛋白质相互作用网络研究现状及发展趋势  9-16
  1.3 蛋白质相互作用的生物信息学  16-26
第二章本文的研究方法及主要技术  26-34
  2.1 蛋白质相互作用功能预测的一般方法  26-29
  2.2 聚类算法及聚类算法预测蛋白质功能的地位和作用  29-30
  2.3 研究蛋白质相互作用的主要技术介绍  30-32
  2.4 主要研究内容和创新  32-34
第三章基于互作网络的蛋白质功能预测  34-64
  3.1 简介  34-35
  3.2 基于蛋白质相互作用网络利用生物信息学预测方法  35-40
    3.2.1 直接注释方法  36-38
    3.2.2 基于模块的方法  38-40
  3.3 蛋白质相互作用网络功能预测与设计  40-45
    3.3.1 蛋白质相互作用网络及其构建  40
    3.3.2 蛋白质相互作用网络比较分析研究  40-41
    3.3.3 蛋白质相互作用网络功能预测的分析和研究  41-42
    3.3.4 利用蛋白质相互作用网络预测功能中存在的困难和挑战  42-45
  3.4 蛋白质相互作用网络聚类算法  45-64
    3.4.1 聚类准则函数的基本情况介绍  45-47
    3.4.2 传统的聚类算法  47-51
      3.4.2.1 基于划分的聚类方法  47-49
      3.4.2.2 基于层次的聚类方法  49-50
      3.4.2.3 基于密度的聚类方法  50
      3.4.2.4 基于网络的聚类方法  50
      3.4.2.5 基于模型的聚类方法  50-51
    3.4.3 新的聚类方法  51-54
      3.4.3.1 谱聚类方法  51-52
      3.4.3.2 信息流模拟聚类方法  52-53
      3.4.3.3 整体聚类方法  53-54
    3.4.4 基于改进的AAMV的K-means聚类算法分析与设计  54-62
    3.4.5 小结  62-64
第四章蛋白质相互作用网络设计与实现  64-75
  4.1 实验设计  65-66
  4.2 实验实现  66-67
  4.3 实验结果与总结  67-72
    4.3.1 利用基于算术平均最小值的K-means 聚类算法进行聚类的结果  67-70
    4.3.2 利用Maryland Bridge 方法进行聚类的结果  70-71
    4.3.3 利用Korbel 方法进行聚类的结果  71-72
  4.4 实验结果及分析比较  72-74
  4.5 小结  74-75
结论  75-77
致谢  77-78
参考文献  78-82

蛋白质相互作用网络实验对比分析

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