發(fā)布時(shí)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(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和系統(tǒng)生物學(xué)等復(fù)雜科學(xué)理論和技術(shù)迅猛發(fā)展。利用復(fù)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(fù)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(yīng)用的性能。首先利用MIPS生物數(shù)據(jù)庫(kù)和科研文獻(xiàn)構(gòu)建了酵母菌蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò),并分析其復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的無標(biāo)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(shí)其平均聚集系數(shù)要比同等規(guī)模的隨機(jī)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(yùn)含著社團(tuán)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(jī)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(yīng)用這六種算法,發(fā)現(xiàn)這些算法中有過度學(xué)習(xí)問題,實(shí)際的功能模塊要比發(fā)現(xiàn)的社團(tuán)要少得多并且很多小社團(tuán)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(biāo)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(píng)價(jià)社團(tuán)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(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 社團(tuán)結(jié)構(gòu) 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法 圖聚類 模塊度 信息熵
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(fù)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(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析16-18
• 2.2.1 無標(biāo)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(jī)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(píng)價(jià)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(xiàn)36-39
• 致謝39-40
• 附錄40

【相似文獻(xiàn)】

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4 劉U

本文編號(hào)：447984