一種改進的動態蛋白質網絡構建算法
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構建可靠的動態蛋白質網絡是提高蛋白質未知功能預測和蛋白質復合物識別性能的關鍵，然而現有蛋白質網絡構建和功能預測方法普遍存在魯棒性低、預測精度不足等問題。為此，設計改進的動態蛋白質網絡構建算法。采用進化圖對蛋白質相互作用進行建模，基于蛋白質的活性周期將整個蛋白質網絡劃分為多個時間片的動態子網，在各個子網內部依據蛋白質之間的連接強度確定相互作用關系，從而得到一個全局的動態蛋白質網絡。在此基礎上，通過考查未知功能蛋白質鄰居節點功能注釋情況的差異，提出基于功能關聯得分或神經網絡的功能預測算法IA-PF。在多個公開生物數據集上的實驗結果表明，PPA-PF算法的查全率、查準率和 F-measure指標優于HPMM、D-PIN、EFM和FP-BMD算法，且對輸入參數不敏感，在保證功能預測準確性的前提下，其時間復雜度處于合理范圍內。
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