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基于多源数据融合的蛋白质—蛋白质相互作用网络构建方法研究

作　者: 杨晓飞
导　师: 郑浩然
学　校: 中国科学技术大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 蛋白质相互作用 多数据源 逻辑斯特回归 信息论 拓扑结构
分类号: Q51
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 167次
引　用: 3次
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内容摘要


蛋白质相互作用在生物体的生命活动中具有极其重要的作用,几乎涉及到每一个生理过程,得到一个物种中所有的蛋白质相互作用对于理解生物机理具有重大意义。传统的生物实验手段通常一次只能检测出单个的相互作用,既费时又费力,虽然也积累了一些数据,但是仍远远不够。近年来,一些高通量的实验手段能够产生大量的蛋白质相互作用数据,然而这些数据由于实验技术本身的缺陷,具有较高的出错率,大大削弱了这些数据的参考价值。因而从生物信息学的角度出发来预测蛋白质相互作用成为了重要的补充手段,成为研究的热点。本文从多个数据源出发,整合了不同类型的数据,利用机器学习的方法来预测模式生物酵母的蛋白质相互作用。主要工作包括:搜集和整理网上的实验数据,并对数据进行预处理,计算出需要的各个属性数据,存储在本地数据库中;尝试利用不同的方法对这些数据进行处理,预测蛋白质相互作用,并通过生物实验上证实的相互作用数据验证得到的结果;提出了一种基于通信模型的分类方法来预测蛋白质相互作用,并通过与朴素贝叶斯方法的对比实验验证了方法有较性;结合蛋白质相互作用网络的拓扑结构特征及基因组学数据校正蛋白质相互作用预测网络以获得更为可靠的相互作用信息。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章 绪论  8-19
  1.1 蛋白质相互作用概述  8-9
  1.2 获取蛋白质相互作用的实验手段  9-12
  1.3 一些蛋白质相互作用的数据库  12-13
    1.3.1 The Bio-molecular Interaction Network Database (BIND)  12
    1.3.2 The Database of Interacting Proteins (DIP)  12
    1.3.3 IntAct  12
    1.3.4 A Molecular INTeraction database (MINT)  12-13
  1.4 获取蛋白质相互作用的生物信息学方法  13-15
    1.4.1 利用单一特征预测PPI  13-15
    1.4.2 利用多数据源预测PPI  15
  1.5 PPI 网络的拓扑结构特性  15-16
  1.6 论文的内容与组织结构  16-19
第二章 多源数据收集与处理  19-26
  2.1 基因表达数据  19-20
  2.2 基因本体标注信息  20-23
    2.2.1 基因本体简介  20-22
    2.2.2 标注信息的利用  22-23
  2.3 MIPS 功能标注信息  23-24
  2.4 蛋白质重要性数据  24
  2.5 高通量PPI 实验数据  24
  2.6 标准数据集的选取  24-25
  2.7 本章小结  25-26
第三章 基于逻辑斯特回归的PPI 预测  26-39
  3.1 PPI 预测问题概述  26-27
  3.2 逻辑斯特回归简介以及实现  27-28
  3.3 模型训练与验证  28-31
  3.4 与朴素贝叶斯方法的比较  31-32
  3.5 预测未知数据  32
  3.6 正负训练集比例对结果的影响  32-36
  3.7 得到的PPI 网络可靠性的验证  36-38
  3.8 本章小结  38-39
第四章 基于通信模型的分类器与PPI 预测  39-50
  4.1 信息论基础  39-42
    4.1.1 信息熵  40-41
    4.1.2 互信息  41-42
  4.2 基于通信模型的分类器简介  42-43
  4.3 基于通信模型的分类器与朴素贝叶斯之间的关系  43-44
  4.4 用基于通信模型的分类器预测蛋白质相互作用  44-49
    4.4.1 实验流程  44-46
    4.4.2 数据获取  46-47
    4.4.3 测试结果  47-48
    4.4.4 预测新的相互作用  48-49
  4.5 本章小结  49-50
第五章 基于拓扑结构的蛋白质相互作用网络的校正  50-58
  5.1 蛋白质相互作用网络的拓扑结构性质  51-52
    5.1.1 图论中的基本术语  51
    5.1.2 蛋白质相互作用网络的拓扑性质  51-52
  5.2 基于拓扑结构的PPI 的评估  52-53
  5.3 IRAP 简介  53-54
  5.4 改进的IRAP  54-55
  5.5 评估校正后的PPI 网络  55-57
  5.6 本章小结  57-58
第六章 总结与展望  58-60
  6.1 工作总结  58-59
  6.2 未来工作展望  59-60
参考文献  60-65
致谢  65-66
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果  66

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中图分类: > 生物科学 > 生物化学 > 蛋白质
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