基于加权网络和局部适应度的蛋白质复合物识别算法

通常在蛋白质网络中挖掘稠密子图或模块来识别其中的蛋白质复合物,限制了其应用范围和识别的准确性。针对该问题,提出了一种基于加权网络和局部适应度的蛋白质复合物识别算法。该算法综合稠密子图的密度指标和模块性定义了新的局部适应度函数,并基于边聚集系数构建加权的蛋白质网络,根据权值选择边,在加权蛋白质网络中将种子边不断聚类扩展,挖掘综合适应度最大的子图,从而识别出蛋白质复合物。在多个真实蛋白质网络中的实验表明,该算法能够有效提升蛋白质复合物识别的准确性。

一种新的基于多数据源的蛋白质复合物识别算法

蛋白质复合物是许多生物过程得以实现的基石。蛋白质相互作用数据中的假阳性和假阴性对各种识别蛋白质复合物的计算方法有不良影响。为了解决这一问题,1种新的蛋白质复合物识别算法(ICMDS,Identifying Complexes based on Multiple Data Sources)被提出。该方法整合基因表达谱、关键蛋白质信息和蛋白质相互作用3种生物数据进行蛋白质复合物的挖掘。首先,ICMDS重新定义了2个相互作用的蛋白质之间的功能相似性(FS,Functional Similarity)。然后,ICMDS选择已知的关键蛋白质作为种子构建蛋白质复合物。为了消除冗余的复合物,ICMDS算法也设计了冗余过滤子程序。另外,ICMDS也使用非关键蛋白质作为种子并将之扩展为蛋白质复合物。实验结果表明ICMDS识别蛋白质复合物的能力明显优于其他计算方法。