蛋白質復合物參與了細胞中大部分生物過程。生物過程涉及的蛋白質全體構成蛋白質功能模塊,整體把握蛋白質功能模塊對于闡明蛋白質功能性起到重要作用。通過計算方法分析蛋白質復合物和功能模塊是獲得細胞生命活動認識的重要途徑。隨著計算方法的不斷發(fā)展,以及整合數(shù)據(jù)策略的不斷創(chuàng)新,整合蛋白質組學數(shù)據(jù)集與模型框架、蛋白質復合物識別、動態(tài)復合物的分析以及功能模塊的檢測,有望促進蛋白質組學在醫(yī)學領域的應用研究,為疾病診斷和靶點治療提供更廣闊的前景。早期的基于計算的蛋白質復合物與功能模塊識別方法主要利用蛋白質相互作用網(wǎng)絡(protein-protein interaction networks,PPI網(wǎng)絡)的拓撲特征。隨著生物學數(shù)據(jù)的豐富,研究者們開始融合其他的生物學信息,以更準確地識別出蛋白質復合物與功能模塊。本文以蛋白質相互作用數(shù)據(jù)為基礎,結合多源生物學數(shù)據(jù),以蛋白質復合物、功能模塊的本質特征為出發(fā)點,分析蛋白質復合物、功能模塊的有關性質,研究提出新的蛋白質復合物與功能模塊識別算法,主要研究成果如下:(1)基于蛋白質定位數(shù)據(jù)、基因表達數(shù)據(jù)、蛋白質基因本體標注和蛋白質交互可靠性得分的多源生物學數(shù)據(jù),依據(jù)生命有...

【文章頁數(shù)】：109 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖3-1給定歸一化兩兩共表達模式組的兩種情形圖3-1(a)顯示3個表達模式f1(t)、f2(t)和f3(t)兩兩共表達，但由于f1(t)f2(t)f3(t)=0，所

華南理工大學博士學位論文24皮爾森相關系數(shù)（Pearsoncorrelationcoefficient，pcc）可用于描述兩個基因表達模式的相似度。設定兩個基因表達模式x={x(t)|t=1,…,T}和y={y(t)|t=1,…,T}，它們的相似度pcc(x,y)計算如下[112....

圖3-2算法ICJointLE處理流程

華南理工大學博士學位論文30算法ICJointLE基于核心-附件結構，采用種子擴展策略，從靜態(tài)蛋白質交互作用網(wǎng)絡中，識別出具有聯(lián)合共定位、聯(lián)合共表達特征的蛋白質復合物，其主要過程包括3個階段：蛋白質核心挖掘、附件蛋白質添加和候選蛋白質復合物篩眩下面分別闡述算法ICJointLE各....

圖3-3不同閾值r和colocalization參數(shù)不同設置時的#PM×FAM值

E識別復合物的過程。最后，將算法ICJointLE和其他已有的代表性算法進行實驗性能對比分析。通過對測試的實驗結果分析，我們發(fā)現(xiàn)一個蛋白質核心的r可靠密度隨著核心蛋白質數(shù)增加而下降。于是，本文采用ρ=e-μc作為r可靠密度閾值，其中c是核心的蛋白質數(shù)，而密度衰減系數(shù)μ用于控制ρ隨....

圖3-5算法ICJointLE通過播種YOR281

華南理工大學博士學位論文38stage1stage2PCNled(PC)PCN(PC)圖3-5算法ICJointLE通過播種YOR281C識別僅含一個蛋白質的復合物的過程如圖3-5所示，在步驟stage1，通過播種YOR281C，算法ICJointLE將蛋白質YOR281C添加進....

本文編號：3997085