基于Minimum Cuts的蛋白质交互识别

• 作者: 吴红梅 张景 牛耘
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 关系相似性 MinimumCuts 支持向量机 蛋白质交互
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4679字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.06.004

摘要

蛋白质交互信息对生物、医药研究有着重要意义,是生物医学领域一项重要的研究内容.对基于大规模语料库的蛋白质交互识别,直接利用已有的PPI数据库,能显著降低人工标注的代价.为此,在大规模语料库的基础上,提出了基于Minimum Cuts的蛋白质交互识别方法.在关系相似性框架下,Minimum Cuts分类器不仅采用SVM算法对单个蛋白质对进行初步分类预测,还利用蛋白质对之间的相似性约束判断结果,使分类结果更加准确.实验结果表明,利用Minimum Cuts分类器进行PPI的识别结果优于SVM分类器的识别结果.当训练数据为20%时,Minimum Cuts分类器的识别结果优于训练数据为80%时的SVM分类器的识别结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛耘	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	24	86	5.0	8.0
2	张景	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	5	13	3.0	3.0
3	吴红梅	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	3	8	2.0	2.0