洪海燕
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 供职机构：扬州大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：生物学自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于PPI网络的关键蛋白质的高效预测算法被引量：2
- 2016年
- 关键蛋白质对于细胞生活是不可缺少的,识别关键蛋白质可以帮助了解细胞生活的最小需求,同时对药物设计也有非常大的作用。随着高通量技术的发展,人们可得到越来越多的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)的数据,这就使得可以在网络层次上来研究关键蛋白质。目前,学术界已经提出了一系列的计算方法来识别关键蛋白质,但这些方法并没有完全解决蛋白质相互作用数据的假阳性问题。除此之外,现有方法一般只考虑了网络的拓扑结构,对于生物信息的考虑,目前还是比较欠缺的。蛋白质对于人类细胞的生命活动不仅仅与网络拓扑结构有关,还和蛋白质在网络上的生物信息相关。因此,针对以上问题,提出了一种高效的预测关键蛋白质的新方法EPP(Essential Proteins Predict),该方法通过计算蛋白质在PPI网络中的重要性来进行预测,蛋白质的重要性越高,成为关键蛋白质的可能性就越大。取重要性排名前P%的蛋白质作为关键蛋白质,在进行蛋白质重要性的计算时,综合考虑语义相似度及可信度因素,以综合考虑网络的拓扑结构与蛋白质本身的生物信息。实验结果表明,与其他传统方法相比,提出的新方法复杂度较低,且能够识别出更多的关键蛋白质,并且其统计指标也高于其他的方法。
- 洪海燕刘维
- 关键词：GO语义相似度
- 基于空间映射的蛋白质相互作用网络链接预测算法被引量：2
- 2016年
- 蛋白质间的相互作用预测问题本质上是复杂网络的链接预测问题。到目前为止,已经有很多方法用于链接预测,这些方法要么只考虑拓扑信息,要么只考虑蛋白质相互作用网络内部的交互信息,但是仅考虑一种信息来预测蛋白质的交互信息是远远不够的。因此提出了一种新方法:将蛋白质相互作用网络看作是一个有权图,根据网络中两节点的拓扑结构和属性信息,分别计算它们的拓扑相似度和属性相似度来预测它们之间是否存在链接关系。在两种相似度平衡方面,考虑基于空间映射的方法,将它们独立地映射到另一空间,并且使它们分别映射的空间尽量相近,从而使得拓扑信息、属性信息有机融合。实验结果表明,提出的算法具有较好的准确率和良好的生物统计特性。
- 洪海燕刘维
- 关键词：蛋白质相互作用网络链接预测空间映射
- 基于改进的PSO算法的关键蛋白质识别方法研究被引量：3
- 2017年
- 关键蛋白质是生物体内维持所有生命活动最重要的物质基础。随着高通量技术的发展,如何从蛋白质相互作用网络中识别出关键蛋白质成为目前蛋白质组学的研究热点。针对大部分现有方法仅仅基于网络拓扑结构信息进行识别以及蛋白质相互作用数据假阳性高的问题,提出了改进的粒子群算法来识别关键蛋白质。通过综合考虑网络拓扑结构特性和多源生物属性信息构建了高质量的加权网络,还考虑使用蛋白质节点间联系的紧密程度来衡量蛋白质的关键性,并扩展局部网络拓扑至二阶邻居,大大提高了预测的准确率。提出了衡量top-p关键蛋白质的整体性指标,降低了计算复杂度。在标准数据集上的实验结果表明,与其他经典算法相比,所提算法更具优势,能够识别出更多的蛋白质,具有较高的准确率。
- 洪海燕刘维
- 关键词：PSO蛋白质相互作用网络
