本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦缘年P(guān)鍵蛋白質(zhì)識(shí)別算法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著生物信息學(xué)的迅速發(fā)展,人們對(duì)生物學(xué)的研究已經(jīng)逐漸擴(kuò)展到蛋白質(zhì)組學(xué)的層面。關(guān)鍵蛋白質(zhì)的移除會(huì)造成有關(guān)蛋白質(zhì)功能模塊的功能喪失,進(jìn)而使細(xì)胞無(wú)法正常的進(jìn)行生命活動(dòng),從而導(dǎo)致生物體無(wú)法生存。關(guān)鍵蛋白識(shí)別與保護(hù)是藥物開發(fā)的基礎(chǔ),它對(duì)于理解細(xì)胞生命活動(dòng)的必需物質(zhì)具有十分重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值�；谠囼�(yàn)數(shù)據(jù)利用計(jì)算方法識(shí)別關(guān)鍵蛋白質(zhì)可以極大地節(jié)省時(shí)間和資源,所以對(duì)蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵蛋白質(zhì)進(jìn)行識(shí)別是生物信息學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。目前,比較常用的關(guān)鍵蛋白質(zhì)識(shí)別算法有：度中心性測(cè)度算法、接近度中心性測(cè)度算法、介數(shù)中心性測(cè)度算法、橋中心性測(cè)度算法、局部平均連接中心性測(cè)度算法、網(wǎng)絡(luò)中心性測(cè)度算法等,但這些測(cè)度算法僅僅從蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的全局信息或者局部信息對(duì)關(guān)鍵蛋白質(zhì)進(jìn)行識(shí)別。本文通過(guò)分析功能模塊與關(guān)鍵蛋白質(zhì)的關(guān)系,提出了一種能夠從局部反映蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中各蛋白質(zhì)頂點(diǎn)拓?fù)涮匦缘闹笜?biāo)—局部系數(shù),并設(shè)計(jì)了結(jié)合局部系數(shù)和點(diǎn)介數(shù)的中心性測(cè)度算法—LBC中心性測(cè)度算法。由于該算法不僅包含了蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的全局信息,而且又融合了蛋白質(zhì)分子的局部信息,所以能更全面的對(duì)關(guān)鍵蛋白質(zhì)進(jìn)行識(shí)別。試驗(yàn)結(jié)果表明,在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中,LBC算法的關(guān)鍵蛋白質(zhì)識(shí)別率比上述六種測(cè)度算法高10%以上。并且在算法的穩(wěn)定性和普遍性方面,LBC算法也優(yōu)于上述六種測(cè)度算法。由于LBC算法中的介數(shù)中心性計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度較高,所以本文從兩個(gè)方面對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。一方面是對(duì)算法本身進(jìn)行改進(jìn),在計(jì)算介數(shù)中心性時(shí)利用VC維理論控制樣本大小只對(duì)部分最短路徑進(jìn)行計(jì)算,使得在精度降低不大的情況下大幅度提高了計(jì)算效率。另一方面利用GPU對(duì)算法進(jìn)行加速,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于CUDA架構(gòu)的介數(shù)中心性算法,通過(guò)GPU硬件加速。試驗(yàn)結(jié)果表明,基于CUDA的LBC算法在保證檢測(cè)精度不變的情況下將計(jì)算時(shí)間縮短了20-100倍。
【關(guān)鍵詞】：蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò) 關(guān)鍵蛋白質(zhì) 中心性測(cè)度算法 VC維理論 CUDA平臺(tái)
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.02;Q51
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)12-13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.4 研究?jī)?nèi)容和工作15
• 1.5 本文組織結(jié)構(gòu)15-17
• 2 中心性測(cè)度算法與CUDA概述17-27
• 2.1 中心性測(cè)度算法17-21
• 2.2 VC維理論21-22
• 2.3 CUDA概述22-26
• 2.3.1 CUDA編程模型23-24
• 2.3.2 CUDA線程24-25
• 2.3.3 CUDA內(nèi)存25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 3 融合局部特征的介數(shù)中心性算法27-53
• 3.1 介數(shù)中心性算法27-29
• 3.2 局部系數(shù)29-32
• 3.2.1 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)分析29-31
• 3.2.2 局部系數(shù)31-32
• 3.3 融合局部特征的中心性測(cè)度算法32-35
• 3.4 函數(shù)F的確定35-37
• 3.4.1 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)35-36
• 3.4.2 確定函數(shù)f的表達(dá)式36-37
• 3.5 預(yù)測(cè)結(jié)果與分析37-52
• 3.5.1 數(shù)據(jù)集37-38
• 3.5.2 六個(gè)樣本水平評(píng)估38-40
• 3.5.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)性能評(píng)估40-41
• 3.5.4 P-R曲線評(píng)估41-44
• 3.5.5 刀切法評(píng)估44-46
• 3.5.6 LBC與其它測(cè)度的差異性評(píng)估46-50
• 3.5.7 綜合分析50-52
• 3.6 本章小結(jié)52-53
• 4 基于抽樣和CUDA的LBC算法的實(shí)現(xiàn)53-65
• 4.1 基于抽樣的LBC算法的實(shí)現(xiàn)53-59
• 4.1.1 抽樣樣本大小的確定53-55
• 4.1.2 抽樣LBC算法的實(shí)現(xiàn)55-57
• 4.1.3 試驗(yàn)結(jié)果57-59
• 4.2 基于CUDA的LBC算法的實(shí)現(xiàn)59-64
• 4.2.1 構(gòu)建并行算法的方法60
• 4.2.2 LBC算法的并行實(shí)現(xiàn)60-63
• 4.2.3 試驗(yàn)結(jié)果63-64
• 4.3 本章小結(jié)64-65
• 5 總結(jié)與展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果71-73
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集73

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中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 梁琳慧,韓忠朝;蛋白質(zhì)相互作用的研究方法[J];生命的化學(xué);2005年03期

2 唐澤耀,戴淑芳,陳華,林原;蛋白質(zhì)相互作用研究的哲學(xué)思考[J];醫(yī)學(xué)與哲學(xué);2005年01期

3 曹建平,馬義才,李亦學(xué),石鐵流;計(jì)算方法在蛋白質(zhì)相互作用研究中的應(yīng)用[J];生命科學(xué);2005年01期

4 謝江;張武;梅健;顧知立;吳繼宗;李輝;張律文;;一種新的計(jì)算預(yù)測(cè)alpha-synuclein蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的方法(英文)[J];Journal of Shanghai University(English Edition);2008年06期

5 余鑫煜;許正平;;蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)庫(kù)及其應(yīng)用[J];中國(guó)生物化學(xué)與分子生物學(xué)報(bào);2008年03期

6 劉中揚(yáng);李棟;朱云平;賀福初;;蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化分析研究進(jìn)展[J];生物化學(xué)與生物物理進(jìn)展;2009年01期

7 王正華;董蘊(yùn)源;王勇獻(xiàn);;蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的幾種聚類方法綜述[J];國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2009年04期

8 陸林英;魏雅卓;崔穎;孫平平;馬雅楠;馬志強(qiáng);;基于支持向量機(jī)的蛋白質(zhì)相互作用識(shí)別[J];生物信息學(xué);2009年04期

9 王建新;蔡釗;李敏;;一種基于極大團(tuán)的蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)方法[J];高技術(shù)通訊;2009年01期

10 李松倍;謝江;張武;武頻;;蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的相似子網(wǎng)搜索問(wèn)題研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年03期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉珍;孫景春;謝錦云;李亦學(xué);梁宋平;石鐵流;;蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中的生物途徑分析[A];中國(guó)蛋白質(zhì)組學(xué)第二屆學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要論文集[C];2004年

2 李占潮;周漩;戴宗;鄒小勇;;基于一級(jí)結(jié)構(gòu)信息預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)相互作用[A];第十屆全國(guó)計(jì)算(機(jī))化學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2009年

3 王存新;馬曉慧;陳慰祖;;構(gòu)象熵對(duì)蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用及結(jié)合自由能的貢獻(xiàn)[A];第九次全國(guó)生物物理大會(huì)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2002年

4 程鋼;吳松鋒;陳廷貴;萬(wàn)平;朱云平;賀福初;;22周孕齡胎肝蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建[A];中國(guó)蛋白質(zhì)組學(xué)首屆學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要集[C];2003年

5 楊曉明;王建;許望翔;虞東輝;楊永升;劉瓊明;周穎;張翠莉;吳志豪;張萬(wàn)巧;劉濤;唐劉君;原艷芝;郝峰;金超智;賀福初;;人類肝臟重要蛋白質(zhì)相互作用連鎖圖研究進(jìn)展[A];中國(guó)蛋白質(zhì)組學(xué)第三屆學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要[C];2005年

6 吳俊;鄧宏鐘;朱大智;譚躍進(jìn);;蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的度秩函數(shù)與度分布[A];2006全國(guó)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

7 李令東;田瑞軍;唐偉;鄒漢法;趙宗保;;攜異戊烯鏈小分子與蛋白質(zhì)相互作用的研究[A];第六屆全國(guó)化學(xué)生物學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2009年

8 李立;肖奕;孫之榮;;酵母蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的模塊進(jìn)化[A];第十一次中國(guó)生物物理學(xué)術(shù)大會(huì)暨第九屆全國(guó)會(huì)員代表大會(huì)摘要集[C];2009年

9 陳慰祖;莊彥;王存新;;用分子模擬方法研究胰島素二聚體的相互作用和識(shí)別[A];第三屆全國(guó)現(xiàn)代生物物理技術(shù)學(xué)術(shù)討論會(huì)論文摘要匯編[C];2000年

10 馬文;劉艷清;郭瓊;鄧玉林;;生物功能化色譜法研究胰島素及其受體間的相互作用[A];第十五次全國(guó)色譜學(xué)術(shù)報(bào)告會(huì)文集（上冊(cè)）[C];2005年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 記者 常麗君;科學(xué)家繪制出迄今最詳細(xì)蛋白質(zhì)相互作用圖[N];科技日?qǐng)?bào);2011年

2 胡德榮;蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)新方法被發(fā)現(xiàn)[N];健康報(bào);2007年

3 通訊員 甄蓓　特約記者 吳志軍;肝臟蛋白質(zhì)相互作用圖繪出[N];健康報(bào);2011年

4 甄蓓;我科學(xué)家成功繪制人類肝臟蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)連鎖圖[N];科技日?qǐng)?bào);2011年

5 甄蓓;人類肝臟蛋白質(zhì)“關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖”繪成[N];中國(guó)醫(yī)藥報(bào);2011年

6 毛黎;美開發(fā)細(xì)胞內(nèi)蛋白質(zhì)相互作用標(biāo)識(shí)技術(shù)[N];科技日?qǐng)?bào);2007年

7 張佳星;人類為何如此與眾不同[N];科技日?qǐng)?bào);2008年

8 白毅;我國(guó)計(jì)算生物學(xué)研究取得重要進(jìn)展[N];中國(guó)醫(yī)藥報(bào);2007年

9 余志平 編譯;PCAs給我們帶來(lái)了什么？[N];中國(guó)醫(yī)藥報(bào);2007年

10 欣文;蛋白質(zhì)相互作用導(dǎo)致疑難病癥[N];醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)報(bào);2002年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 沈懿珍;基于協(xié)同智能的蛋白質(zhì)相互作用及其網(wǎng)絡(luò)研究[D];東華大學(xué);2011年

2 梁治;蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的比較生物學(xué)分析及其應(yīng)用[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

3 王曉敏;基于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的功能模塊識(shí)別及功能預(yù)測(cè)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

4 胡靜;基于密度聚類和特征分類的蛋白質(zhì)相互作用熱區(qū)預(yù)測(cè)[D];武漢科技大學(xué);2015年

5 謝江;蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值研究[D];上海大學(xué);2008年

6 史明光;蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)方法的研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

7 杜秀全;基于智能計(jì)算的蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)方法研究[D];安徽大學(xué);2010年

8 尤著宏;基于圖和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

9 龐開放;基于基因表達(dá)和蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)集成的蛋白質(zhì)進(jìn)化、功能重要性和動(dòng)態(tài)模塊化組織的研究[D];上海交通大學(xué);2011年

10 馮鐵男;基于小波的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的研究[D];上海大學(xué);2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 董蘊(yùn)源;基于譜方法的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)分析[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

2 邴志桐;蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)度分布的研究[D];蘭州大學(xué);2009年

3 楊曉飛;基于多源數(shù)據(jù)融合的蛋白質(zhì)—蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

4 劉U

本文編號(hào)：354913