融合多元生物数据预测蛋白相互作用关系

• 作者: 杜焕强 沈才樑
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: 蛋白质交互网络 关联挖掘 序列 结构 相似性
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 生物科学
• 页码范围: 79-82
• 页数: 4页
• 分类号: Q612|TP391
• 字数: 2612字
• 语种: 中文

摘要

蛋白质相互作用关系预测是当前生物信息学研究的一个重大挑战.现有挖掘蛋白质相互作用关系方法大部分都是基于单种生物数据,这会影响结果的准确.本文融合蛋白质序列信息,结构信息和蛋白质相互作用网络信息,提出一种新的蛋白质相互关系预测算法.实验结果证明本算法优于现有的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈才樑		12	209	5.0	12.0
2	杜焕强		11	25	3.0	5.0