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摘要:
针对加权模块度函数聚类算法在蛋白质相互作用网络中进行复合物识别的准确率不高、召回率较低以及时间性能不佳等问题进行了研究,提出一种基于模块度函数的加权蛋白质复合物识别算法IWPC-MF(Algorithm for Identifying Weighted Protein Complexes based on Modularity Function).融合点聚集系数改进边聚集系数,将改进后的边点聚集系数与基因共表达的皮尔逊相关系数结合来构建加权蛋白质网络;基于节点权重选取种子节点,遍历种子的邻居节点,设计节点间的相似度度量和蛋白质附着度来获取初始聚类模块;设计基于紧密度的蛋白质复合物模块度函数来合并初始模块,并最终完成复合物的识别,克服传统的模块度函数无法识别出重叠和规模较小的复合物的缺陷.将IWPC-MF算法应用在DIP数据上进行复合物的识别,实验结果表明IWPC-MF算法的准确率和召回率较高,能够较准确地识别蛋白质复合物.
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文献信息
篇名 基于模块度函数的加权蛋白质复合物识别算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 蛋白质相互作用网络 模块度函数 初始模块 蛋白质复合物
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 理论与研发
研究方向 页码范围 42-54
页数 13页 分类号 TP399
字数 13647字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1901-0284
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 毛伊敏 江西理工大学信息工程学院 48 203 8.0 12.0
2 刘银萍 江西理工大学信息工程学院 4 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
蛋白质相互作用网络
模块度函数
初始模块
蛋白质复合物
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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