蛋白质关系网络可视化系统的研究与实现

蛋白质关系网络的研究在生物医学领域中已成为一个热点。研究者通过对蛋白质关系网络进行分析和聚类,能够发现其中的复合体,进一步理解细胞组织原理。在对关系网络进行分析的过程中,将网络拓扑显示为图形,以直观地表示出关系网络的结构,便于对比聚类方法,辅助关系网络的研究。利用网络建模与可视化工具包JUNG设计并实现了一个蛋白质关系网络可视化系统,它能够解析多种格式的蛋白质关系网络数据,集成了几种有效的图聚类算法,并实现了一种基于蛋白质功能标注的发现复合体的聚类算法。用户能够通过二维网络视图方便地观察原始网络和聚类后的结果。

基于监督学习的蛋白质络合物抽取方法

蛋白质关系网络中存在着大量的蛋白质络合物,络合物对有利于深入探索生物细胞的组织原理和功能有着重要意义。然而传统的络合物发现算法多基于网络的拓扑结构,没有融合络合物本身的结构信息。针对这个问题,提出了监督学习的络合物发现方法,将多种能够标示络合物的信息作为特征,使用监督学习方法对样本集进行训练,将训练得到的模型应用在络合物发现算法中。实验证明,该方法能有效地从蛋白质关系网络中发现络合物。