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蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)功能模塊發(fā)現(xiàn)的幾種社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的比較分析

發(fā)布時間:2017-06-14 00:13

  本文關(guān)鍵詞:蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)功能模塊發(fā)現(xiàn)的幾種社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的比較分析,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:近年來,復雜網(wǎng)絡(luò)理論和系統(tǒng)生物學等復雜科學理論和技術(shù)迅猛發(fā)展。利用復雜網(wǎng)絡(luò)方法研究大規(guī)模生物分子網(wǎng)絡(luò),特別是蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中的功能模塊問題得到各領(lǐng)域科研工作者的大量關(guān)注。大量研究成果表明,蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中存在功能模塊。許多研究者利用復雜網(wǎng)絡(luò)理論提出了一些社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法來發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中的功能模塊。本文將主要比較分析幾種社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法在蛋白質(zhì)相互網(wǎng)絡(luò)中的應用的性能。首先利用MIPS生物數(shù)據(jù)庫和科研文獻構(gòu)建了酵母菌蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò),并分析其復雜網(wǎng)絡(luò)的無標度性和平均聚集系數(shù),發(fā)現(xiàn)酵母菌蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)度分布滿足P(k)∝k-1.536,同時其平均聚集系數(shù)要比同等規(guī)模的隨機網(wǎng)絡(luò)的平均聚集系數(shù)要大得多,這些都暗示酵母菌蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中蘊含著社團結(jié)構(gòu)。然后介紹了基于聚合或分裂思想、模塊度優(yōu)化思想、信息流思想、譜聚類思想和隨機游走思想的六種社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。再結(jié)合酵母菌蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)功能模塊數(shù)據(jù)應用這六種算法,發(fā)現(xiàn)這些算法中有過度學習問題,實際的功能模塊要比發(fā)現(xiàn)的社團要少得多并且很多小社團匹配同一功能模塊。最后用模塊度,純度和信息熵等度量指標來比較分析這些社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法在酵母菌蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)上的優(yōu)劣,發(fā)現(xiàn)相比模塊度和純度,用信息熵來評價社團發(fā)現(xiàn)算法在功能模塊發(fā)現(xiàn)問題上更合理。而且這些社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法中FUA算法最為有效。
【關(guān)鍵詞】:大規(guī)模生物分子網(wǎng)絡(luò) 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò) 酵母菌 復雜網(wǎng)絡(luò) 社團結(jié)構(gòu) 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法 圖聚類 模塊度 信息熵
【學位授予單位】:湘潭大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:O157.5
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 緒論10-14
  • 1.1 研究背景及現(xiàn)狀11-12
  • 1.2 選題依據(jù)和意義12-13
  • 1.3 文章主體結(jié)構(gòu)13-14
  • 第二章 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的復雜網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)14-19
  • 2.1 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)14-16
  • 2.2 復雜網(wǎng)絡(luò)分析16-18
  • 2.2.1 無標度性16-17
  • 2.2.2 聚集系數(shù)17-18
  • 2.3 本章小結(jié)18-19
  • 第三章 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法19-35
  • 3.1 模塊度優(yōu)化算法19-24
  • 3.1.1 基于聚合思想的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法19-21
  • 3.1.2 基于分裂思想的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法21-22
  • 3.1.3 模塊度尋優(yōu)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法22-24
  • 3.2 基于信息流的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法24-25
  • 3.3 基于譜聚類的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法25-27
  • 3.4 基于隨機游走的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法27-29
  • 3.5 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法評價29-34
  • 3.5.1 模塊度比較30-31
  • 3.5.2 純度的比較31-33
  • 3.5.3 信息熵的比較33-34
  • 3.6 本章小結(jié)34-35
  • 第四章 總結(jié)與展望35-36
  • 參考文獻36-39
  • 致謝39-40
  • 附錄40

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4 劉U

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