本文關(guān)鍵詞：基于圖理論和互作網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： 蛋白質(zhì)功能預(yù)測 有向雙關(guān)系圖 多核學(xué)習(xí) 直推式學(xué)習(xí)

【摘要】：蛋白質(zhì)幾乎參與了細(xì)胞生命活動(dòng)的全程,在其中扮演重要的角色。蛋白質(zhì)組學(xué)收集整合了蛋白質(zhì)相互作用及其在網(wǎng)絡(luò)中不同層次的信息來預(yù)測蛋白質(zhì)功能,繼而掌握生命體疾病發(fā)生以及細(xì)胞代謝等過程和規(guī)律,為醫(yī)學(xué)研究提供依據(jù)�？茖W(xué)家們通過高通量生物實(shí)驗(yàn)和計(jì)算方法獲得大量直接或者間接的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中的假陽性和假陰性噪聲使數(shù)據(jù)質(zhì)量下降,導(dǎo)致蛋白質(zhì)功能預(yù)測的結(jié)果出現(xiàn)偏差,影響了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率。本文針對(duì)這些問題,利用蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)圖的相關(guān)特點(diǎn),依據(jù)圖理論的有關(guān)特性,引入有向雙關(guān)系圖等構(gòu)圖知識(shí),結(jié)合多核學(xué)習(xí)以及直推式學(xué)習(xí)方法,構(gòu)建了以圖理論為基礎(chǔ)的多標(biāo)記模型,并在酵母和小鼠的蛋白質(zhì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了模型的優(yōu)勢以及方法的有效性。針對(duì)多源異構(gòu)蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)信息量巨大,噪聲冗余導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)偏差,反映數(shù)據(jù)分布信息不全面,影響預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性,本節(jié)采用有向雙關(guān)系圖和多核融合的方法預(yù)測蛋白質(zhì)功能。首先使用有向雙關(guān)系圖來代替蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)和功能網(wǎng)絡(luò)間關(guān)系,通過圖優(yōu)化策略將功能類別網(wǎng)絡(luò)和蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的多個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合,最后將融合后的網(wǎng)絡(luò)矩陣代入到含有損失函數(shù)的目標(biāo)方程中,使用最大期望算法預(yù)測蛋白質(zhì)功能,通過在酵母和小鼠上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的有效性。針對(duì)多核融合過程中需要多次計(jì)算組合系數(shù),對(duì)內(nèi)存的需求量較大、時(shí)間消耗多和現(xiàn)實(shí)生活中標(biāo)簽集非常欠缺的問題,本節(jié)采用了有向雙關(guān)系圖和直推式多標(biāo)記學(xué)習(xí)方法來進(jìn)行蛋白質(zhì)功能預(yù)測,將大量的無標(biāo)記數(shù)據(jù)和部分有標(biāo)記數(shù)據(jù)結(jié)合在一起,通過挖掘它們之間有限的近鄰信息,將維度擴(kuò)充后的相互作用矩陣應(yīng)用到圖優(yōu)化模型中求解功能標(biāo)簽的排序以及個(gè)數(shù),從而實(shí)現(xiàn)為無標(biāo)記數(shù)據(jù)分配標(biāo)簽的方法,為進(jìn)一步提高精確度,數(shù)據(jù)源采用蛋白質(zhì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù),最后使用了分類器集成策略來對(duì)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化集成。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果,說明了本文提出的方法與其他多核多標(biāo)記分類方法對(duì)比具有明顯優(yōu)勢,分類性能穩(wěn)定。
【關(guān)鍵詞】：蛋白質(zhì)功能預(yù)測 有向雙關(guān)系圖 多核學(xué)習(xí) 直推式學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：Q51;O157.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景與意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 圖和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在生物網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用11-12
• 1.2.2 基于相互作用網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文的工作13-15
• 2 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)研究15-25
• 2.1 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)15-18
• 2.1.1 蛋白質(zhì)間相互作用15-16
• 2.1.2 相關(guān)數(shù)據(jù)介紹16-18
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)圖構(gòu)建18-21
• 2.2.1 生物背景知識(shí)構(gòu)圖19-20
• 2.2.2 多源信息融合構(gòu)圖20
• 2.2.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦詷?gòu)圖20-21
• 2.3 網(wǎng)絡(luò)圖優(yōu)化21-22
• 2.3.1 圖的分類21-22
• 2.3.2 圖的降維22
• 2.4 網(wǎng)絡(luò)圖融合22-24
• 2.4.1 前端融合22-23
• 2.4.2 中端融合23-24
• 2.4.3 后端融合24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 3 基于多核學(xué)習(xí)和有向雙關(guān)系圖的功能預(yù)測25-37
• 3.1 蛋白質(zhì)功能預(yù)測的計(jì)算方法25-27
• 3.1.1 基于圖的多標(biāo)記分類25-27
• 3.1.2 基于數(shù)據(jù)源優(yōu)化的多核學(xué)習(xí)27
• 3.2 算法描述27-30
• 3.3 結(jié)果與分析30-36
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)30
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)30-32
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析32-34
• 3.3.4 參數(shù)敏感性分析34-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 4 基于直推式學(xué)習(xí)和有向雙關(guān)系圖的功能預(yù)測研究37-47
• 4.1 問題引入37-38
• 4.2 直推式多標(biāo)記學(xué)習(xí)38-39
• 4.3 基于有向雙關(guān)系圖的直推式多標(biāo)記集成分類39-43
• 4.3.1 基本思想39-41
• 4.3.2 算法描述41-43
• 4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析43-46
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及設(shè)置43
• 4.4.2 結(jié)果和分析43-45
• 4.4.3 參數(shù)分析45-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 結(jié)論47-48
• 參考文獻(xiàn)48-53
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況53-54
• 致謝54-55

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