融合PPI和基因表达数据的关键蛋白质识别方法

• 作者: 张含会 李敏 费耀平
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关键蛋白质 蛋白质相互作用网络 基因表达 边聚集系数 皮尔逊相关系数
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 1024-1029
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6|Q31|Q71
• 字数: 3639字
• 语种: 中文

摘要

提出一种新的融合了基因表达数据和PPI网络的拓扑特性来识别关键蛋白质的中心性测度PeC.对于网络中的每一条边,PeC首先计算该边的聚集系数和该边相连的2个基因(蛋白质)共表达的皮尔逊相关系数,并在此基础上进一步计算出该边的权值.网络中每个节点的PeC值即为其所连接的所有边的权值之和.基于酵母PPI网络上的实验结果表明,PeC明显优于其他8种中心性拓扑参数DC,BC,CC,SC,EC,IC,LAC和SoECC;特别地,在预测的蛋白质数量不大于总数量的10％的情况下,PeC的预测准确率相对于SC,CC和EC提高20％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费耀平	中南大学信息科学与工程学院	63	751	14.0	25.0
2	李敏	中南大学信息科学与工程学院	116	690	14.0	20.0
3	张含会	中南大学信息科学与工程学院	1	14	1.0	1.0