基于蛋白質相互作用網絡的聚類和稀疏點檢測算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著人類基因組測序的完成，對蛋白質結構和功能的研究成為基因組學研究的一大熱點。研究證明，蛋白質在其功能組中很少以單個個體而存在，一般與功能相似的蛋白質之間存在相互作用。因此，我們可以通過對蛋白質相互作用(Protein-Protein interaction,PPI)網絡的研究來預測其功能。本文將在基于PPI網絡的聚類及稀疏點檢測算法兩方面進行研究： 提出一種蛋白質功能預測算法——基于算術平均最小值(the Arithmetic

2、Average Minimum Value，AAMV)的K-means聚類算法。首先，根據蛋白質之間的相互作用，通過人類AD(Alzheimer's Disease)相關PPI網絡圖，得出蛋白質之間的關聯(lián)矩陣；然后，利用AAMV法求得相似度矩陣；接著，鑒于誤差平方和準則不能較好的對聚類進行收斂，提出了加權的誤差平方和準則；最后，在相似度矩陣的基礎上，利用加權的誤差平方和準則進行有效收斂，利用K-means聚類方法對PPI網絡中的蛋白質進

3、行聚類與功能預測。 提出PPI網絡中的稀疏點檢測算法——基于加權的相似系數(shù)和算法。首先，根據蛋白質之間的相互作用，通過人類AD(Alzheimer's Disease)相關PPI網絡圖，得出蛋白質之間的關聯(lián)矩陣；然后，利用最大最小值法求得相似系數(shù)矩陣；接著，由于相似系數(shù)和不能對PPI網絡中的稀疏點進行更好的檢測，因此，在相似系數(shù)的基礎上提出加權的相似系數(shù)和方法。最后，根據輸入的閾值，利用相似系數(shù)和算法得出PPI網絡中的稀疏蛋白質

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