原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
实验产生的蛋白质相互作用数据不可避免地伴随着假阳性和假阴性,因而,基于蛋白质相互作用数据预测蛋白质复合物的计算方法天然具有较大的误差.为了弥补这种数据先天性不足,基因表达谱被结合进来,构造了新的加权蛋白质网络.为了验证网络的生物学意义,马尔可夫聚类算法被用于从加权与非加权网络中预测蛋白质复合物,预测到的复合物与基准复合物进行匹配分析.分析结果表明,加权网络比非加权网络具有更高的生物学意义.
推荐文章
基于加权网络和局部适应度的蛋白质复合物识别算法
加权网络
适应度
蛋白质复合物识别
模块性
基于模糊蚁群的加权蛋白质复合物识别算法
蛋白质相互作用网络
蚁群聚类算法
模糊C-means
适应度
蛋白质复合物
蛋白质复合物预测方法分析与比较
蛋白质相互作用
蛋白质相互作用网络
蛋白质复合物
匹配统计
基因本体
功能富集
一种新的用于加权网络的复合物挖掘算法
广度优先搜索
加权蛋白质相互作用网络
蛋白质复合物
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 从加权网络中预测蛋白质复合物
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 蛋白质相互作用 基因表达谱 蛋白质复合物 匹配统计
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 4500-4502
页数 3页 分类号 TP301.6|Q31|Q71
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.12.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李勇帆 湖南第一师范学院信息科学与工程系 81 386 12.0 17.0
2 汤希玮 湖南第一师范学院信息科学与工程系 13 24 3.0 4.0
3 胡秋玲 湖南第一师范学院信息科学与工程系 6 11 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (15)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1999(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2004(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2005(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2012(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
蛋白质相互作用
基因表达谱
蛋白质复合物
匹配统计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
论文1v1指导