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蛋白质关系网络复合物发现与可视化研究

作　者: 谢冬
导　师: 王健
学　校: 大连理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 蛋白质关系网络蛋白质复合物基因本体语义相似度关系网络可视化
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着生物学科技的不断发展,大量的蛋白质相互作用关系被发现。这些蛋白质关系构成的蛋白质关系网络为生物学家研究蛋白质的功能以及发现蛋白质复合物提供了数据来源。蛋白质复合物是由一组功能相近、关系密切的蛋白质构成的,因此在蛋白质关系网络中表现为一些稠密的区域,可以通过计算方法高效地从蛋白质关系网络中挖掘出来。而在研究蛋白质关系网络的过程中,将关系网络显示为二维图形,能够直观地将网络的拓扑结构展示出来,使研究者能够针对关系网络的特点设计有效的分析和聚类算法,并观察其实验结果。本文主要研究从蛋白质关系网络中利用图聚类的方法挖掘蛋白质复合物,以及对蛋白质关系网络可视化系统的研究与实现。在蛋白质复合物发现的任务中,目前已有多种计算方法从蛋白质关系网络中挖掘蛋白质复合物,但受到蛋白质关系网络质量的影响仍难以达到理想的效果,因此需要对蛋白质关系网络中关系的质量进行估计,对其中置信度较低的关系进行处理,来提高复合物发现算法的效果。本文根据基因本体结构以及基因功能标注提出了一种基于基因本体语义相似度的方法来衡量蛋白质关系网络中的蛋白质之间相似度,将网络中那些相似度较低的蛋白质之间的关系视为置信度较低的关系并进行过滤,然后将一种基于蛋白质复合物核心—附属物结构的网络聚类算法应用于过滤后的高质量网络中进行复合物发现。本文使用该方法在三个蛋白质关系网络中进行了实验,并在两个常用的蛋白质复合物数据集上进行了多项指标的评价,和其他方法相比取得了较好的结果。在蛋白质关系网络可视化方面,本文介绍了现有的关系网络可视化软件,并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,能够解析多种格式的蛋白质关系网络数据,集成了几种有效的蛋白质关系网络聚类算法,并实现了一种基于蛋白质功能标注的复合物发现算法,使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。实践证明本系统能够满足蛋白质关系网络研究者的需求。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-16
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 研究现状  10-13
    1.2.1 蛋白质复合物发现算法研究现状  10-12
    1.2.2 蛋白质关系网络可视化研究现状  12-13
  1.3 存在的问题  13-14
  1.4 本文的工作  14
  1.5 本文的结构  14-16
2 相关知识与复合物发现评测指标  16-24
  2.1 蛋白质关系网络  16-18
  2.2 蛋白质复合物  18-20
  2.3 蛋白质功能标注  20-21
  2.4 复合物发现的评价  21-24
3 利用基因本体相似度的复合物发现算法  24-39
  3.1 预备知识  24-26
    3.1.1 基因本体标注与相似度计算  24-25
    3.1.2 重复随机游走算法RRW  25-26
  3.2 算法思想  26-29
    3.2.1 基因本体语义相似度  26-28
    3.2.2 网络聚类  28-29
  3.3 结果与讨论  29-38
    3.3.1 参数选择  31-32
    3.3.2 对比实验结果  32-35
    3.3.3 一些预测结果示例  35-38
  3.4 本章小结  38-39
4 蛋白质关系网络可视化系统  39-47
  4.1 系统框架与实现  39-41
    4.1.1 蛋白质关系网络模型  39-40
    4.1.2 网络浏览器  40-41
    4.1.3 系统实现  41
  4.2 关键技术  41-43
    4.2.1 数据模型设计  41-42
    4.2.2 功能扩展  42
    4.2.3 CCFA聚类算法  42-43
  4.3 系统运行  43-46
    4.3.1 系统环境  43
    4.3.2 运行实例  43-46
  4.4 本章小结  46-47
结论  47-48
参考文献  48-51
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  51-52
致谢  52-53

蛋白质关系网络复合物发现与可视化研究

内容摘要

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