一种基于复合物参与度的关键蛋白质预测方法?

• 作者: 刘柯 李美满 王峘 邱炳城
• 来源期刊: 湘潭大学自然科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 关键蛋白质 蛋白质交互网络 蛋白质复合物 拓扑 中心性测度
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 机械工程与电子工程
• 页码范围: 83-89
• 页数: 7页
• 分类号: TP274
• 字数: 5285字
• 语种: 中文

摘要

针对在交互网络上的关键蛋白质识别通常只关注节点在拓扑层面上的一些特性,但关键蛋白质识别过程中有必要结合蛋白质功能方面的信息,提出了一种基于复合物参与度的关键蛋白质预测方法 DPC(Degree of Participation in Complexes),该方法考虑节点在复合物中邻居节点的数量,综合了蛋白质在复合物内部以及在全局总体上的拓扑特性。在酵母蛋白质网络上的实验结果表明,DPC在关键蛋白质识别率方面明显优于其他六种经典的节点中心性拓扑参数,并且DPC能够识别出参与多个复合物的蛋白质,与关键蛋白质的生物意义相吻合。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李美满	广东开放大学计算机学院	8	14	2.0	3.0
3	邱炳城	广东开放大学计算机学院	6	7	2.0	2.0
6	王峘		1	4	1.0	1.0
7	刘柯	广东开放大学计算机学院	2	8	2.0	2.0