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摘要:
蛋白质复合物的检测对人类了解细胞组织和疾病预测起着至关重要的作用.然而,当前的蛋白质复合物识别方法的准确率低,对噪音敏感等缺点导致其识别效果并不理想.提出了一种新的蛋白质复合物识别方法PIOC(pigeon-inspired optimization clustering).该方法根据蛋白质复合物的特性提出了簇的紧密邻接点概念和附件对核心的附着度概念,基于这两个概念,PIOC通过模拟鸽子优化算法中鸽子寻找目的地的过程来识别蛋白质复合物;结合鸽子算法中先全局搜索再局部搜索的特性和蛋白质复合物的核心附件结构,先通过鸽子算法中地图罗盘操作的全局搜索形成蛋白质复合物的核心,再通过鸽子算法地标操作的局部搜索将附件蛋白质聚集到核心簇中形成蛋白质复合物.基于酵母蛋白质相互作用网络DIP上的实验表明,PIOC比当前其他的蛋白质复合物识别算法能更有效地识别蛋白质复合物.
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文献信息
篇名 模拟鸽子优化过程的蛋白质复合物识别算法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 蛋白质相互作用(PPI) 鸽子优化算法 蛋白质复合物 聚类
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 1279-1287
页数 9页 分类号 TP391
字数 6541字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1607034
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 雷秀娟 陕西师范大学计算机科学学院 43 470 12.0 19.0
2 代才 陕西师范大学计算机科学学院 6 3 1.0 1.0
3 丁玉连 陕西师范大学计算机科学学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
蛋白质相互作用(PPI)
鸽子优化算法
蛋白质复合物
聚类
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
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2007
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