一种基于多层PPI网络的关键蛋白质识别方法

• 作者: 李文彬 杨勃 潘理 王希 蒋军强
• 来源期刊: 湖南理工学院学报（自然科学版）
• 关键词: 蛋白质相互作用网络 多层网络 加权中心性方法 关键蛋白质识别
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 研究生论坛
• 页码范围: 44-50
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

关键蛋白质是生物体存活和繁育后代所必需的重要物质,通过蛋白质相互作用网络识别关键蛋白质是当前生物信息学研究的热点.现有方法主要通过整合蛋白质相互作用数据和基因表达水平时间序列数据来提高关键蛋白质识别率,但是这些方法通常基于单层网络进行中心性计算和关键蛋白质识别,没有充分挖掘基因表达水平数据的时序特性.本文提出一种基于多层网络的关键蛋白质识别方法,该方法首先构建各观测时点的活跃蛋白质相互作用子网络,并对各个网络的活跃蛋白质进行中心性计算,然后将每个蛋白质所有时点的中心性值进行加权求和,最后计算前100到600蛋白质中包含的关键蛋白质数量.实验表明,该方法比现有单层网络方法具有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘理	湖南理工学院信息科学与工程学院	37	171	8.0	11.0
2	李文彬	湖南理工学院信息科学与工程学院	27	80	6.0	8.0
3	杨勃	湖南理工学院信息科学与工程学院	27	63	4.0	6.0
4	蒋军强	湖南理工学院信息科学与工程学院	7	6	1.0	2.0
5	王希	湖南理工学院信息科学与工程学院	3	1	1.0	1.0