结合主题特征和互作用网络拓扑特性的关键蛋白质识别

• 作者: 崔鑫 邵明玉
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 主题模型 中心性测度 蛋白质互作用网络 关键蛋白质
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 算 法
• 页码范围: 283-288,333
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 字数: 6526字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.08.063

摘要

关键蛋白质是生物体内维持生存和繁殖所必须的蛋白质。关键蛋白质的识别和预测不仅对我们理解维持生物生存的最小需求有重要意义，也在药物设计、药物靶标发现等领域有重要作用。已有的关键蛋白质识别算法大多基于蛋白质互作用网络中的拓扑特性，在识别算法中引入了一个新的特征，即考虑到关键蛋白质序列本身的主题分布特征。通过将 LDA 模型与基于蛋白质互作用网络拓扑特征的 CPPK 算法相结合，提出了新的识别算法：结合主题模型和蛋白质互作用网络拓扑特性的关键蛋白质识别。该识别算法在酵母蛋白质数据集上测试，并与现有的若干关键蛋白质识别算法进行比较。实验表明，通过引入 LDA 模型以及新的特征来对原有的 CPPK 预测算法进行改进，达到了比之前更好的识别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔鑫	复旦大学计算机科学技术学院	1	1	1.0	1.0
2	邵明玉	复旦大学计算机科学技术学院	1	1	1.0	1.0