基于关键词的蛋白质交互关系识别

• 作者: 毛宇薇 牛耘
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 蛋白质交互关系 弱监督 分布式假设 词向量 关键词
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 18-22
• 页数: 5页
• 分类号: TP31
• 字数: 5672字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.03.004

摘要

蛋白质交互关系(PPI)是生物医学领域的重要研究内容之一,目前通过生物医学实验得到的PPI信息主要以文本的形式存储在相关文献中.随着生物医学文献数量的飞速增长,人工识别PPI的方式已经难以满足实际应用需求.文中采用基于弱监督的PPI识别基础框架,以少量有交互关系的蛋白质对作为种子集,通过对种子集的不断迭代扩充,最终实现蛋白质交互关系识别.相比于现有的其他方法,该方法仅需少量有标注数据实现了较好的识别效果,节省了大量人力物力.在此基础上,利用词向量对现有的表达交互关系的关键词进行扩充,并对关键词的可靠性进行评分,根据扩充后的关键词集合对基础框架的聚类过程做了改进,将聚类的输入词汇模式集合根据所包含的关键词分数做降序排序.实验结果表明,基础的PPI识别框架仅有少量有标注数据取得了较好的结果,在此基础上改进后的关键词扩充算法进一步提高了PPI识别结果,第一次迭代后的F值最高为67.20％,比改进前的算法提高了1.54％,三次迭代后的F值为69.05％.

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	毛宇薇	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0