本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的查找方法研究

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【摘要】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)具有重要作用。對(duì)于真實(shí)網(wǎng)絡(luò)而言,能夠有效地定位到關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的維護(hù)與網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的研究等方面都具有重要意義。本文從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)出發(fā),并結(jié)合PPI (Protein-Protein Interaction)網(wǎng)絡(luò)的生物信息特征,給出兩個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)查找算法。直徑在各種類型的網(wǎng)絡(luò)中都是極其重要的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)參數(shù)。然而,直徑很少被用于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的查找。本文定義直徑所在路徑的中點(diǎn)為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的中點(diǎn),并給出搜索中點(diǎn)的DCD算法。該算法被用在小世界網(wǎng)絡(luò)、無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)、星形長(zhǎng)尾網(wǎng)絡(luò)和五個(gè)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過DCD算法搜索到的中點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)如介數(shù)中心性(BC)接近中心性(CC)、度中心性(DC)、肛核分解上比整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的平均情況具有優(yōu)勢(shì)。此外,刪除中點(diǎn)后,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如直徑和最大連通分支都發(fā)生很大變化。本文還基于DCD算法提出了有效的刪邊策略,該策略能夠?qū)崿F(xiàn)只刪除少量邊而使網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對(duì)在很大程度上不連通。DCD算法不需要找到所有可能的直徑所在路徑,而是基于廣度優(yōu)先和Bellman準(zhǔn)則,因此其時(shí)間復(fù)雜度對(duì)于稀疏網(wǎng)絡(luò)而言要優(yōu)于Floyd算法。對(duì)于PPI網(wǎng)絡(luò)而言,結(jié)合生物信息的關(guān)節(jié)蛋白質(zhì)搜索方法被證明比單純從拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)出發(fā)的方法準(zhǔn)確率更高。然而,現(xiàn)有的大多數(shù)搜索方法只包含一類生物學(xué)信息。PPI網(wǎng)絡(luò)固有的由假陽性及假陰性交互關(guān)系引起的噪音也對(duì)重要蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性有很大影響。本文對(duì)此提出了一個(gè)有效的重要蛋白質(zhì)搜索方法IDSSP,該方法首先結(jié)合STRING數(shù)據(jù)庫的多種生物學(xué)信息對(duì)每個(gè)蛋白質(zhì)進(jìn)行評(píng)分,評(píng)分高的蛋白質(zhì)被用作先驗(yàn)蛋白質(zhì)。然后,對(duì)先驗(yàn)蛋白質(zhì)的鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算以選出候選重要蛋白質(zhì),權(quán)值的計(jì)算過程通過對(duì)DIP和STRING數(shù)據(jù)庫的整合實(shí)現(xiàn)。整合后的蛋白質(zhì)交互關(guān)系具有高可信性。在釀酒酵母菌上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明IDSSP方法在絕大多數(shù)情況下比現(xiàn)有的準(zhǔn)確率較高的方法CPPK、CEPPK和UDoNC準(zhǔn)確率更高。除此之外,本文中所使用的先驗(yàn)蛋白質(zhì)不需要是重要蛋白質(zhì)。
【關(guān)鍵詞】：中點(diǎn) 直徑路徑 先驗(yàn)蛋白質(zhì) PPI網(wǎng)絡(luò) 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
【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】：2016
【分類號(hào)】：O157.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)12-13
• 2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)搜索概述13-23
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)簡(jiǎn)介13-14
• 2.1.1 介數(shù)中心性13
• 2.1.2 接近中心性13-14
• 2.1.3 度中心性14
• 2.1.4 k-核分解14
• 2.2 直徑與網(wǎng)絡(luò)連通性14-15
• 2.3 PPI網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)搜索15-22
• 2.3.1 “中心性—致命性”法則15-17
• 2.3.2 PPI相關(guān)數(shù)據(jù)庫17-18
• 2.3.3 重要蛋白質(zhì)搜索算法18-22
• 2.4 小結(jié)22-23
• 3 基于直徑的重要節(jié)點(diǎn)搜索方法23-39
• 3.1 基于直徑的重要節(jié)點(diǎn)搜索方法23-25
• 3.2 數(shù)據(jù)集25-27
• 3.2.1 確定性網(wǎng)絡(luò)25-26
• 3.2.2 由Pajek生成的小世界網(wǎng)絡(luò)模型和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型26-27
• 3.2.3 實(shí)際網(wǎng)絡(luò)27
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果27-37
• 3.3.1 確定性網(wǎng)絡(luò)27-28
• 3.3.2 星形長(zhǎng)尾網(wǎng)絡(luò)28-29
• 3.3.3 小世界網(wǎng)絡(luò)和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)29-32
• 3.3.4 實(shí)際網(wǎng)絡(luò)32-35
• 3.3.5 基于DCD算法的刪邊策略35-37
• 3.4 DCD算法時(shí)間復(fù)雜度37
• 3.5 結(jié)論37-39
• 4 基于先驗(yàn)知識(shí)的重要蛋白質(zhì)搜索方法39-50
• 4.1 基于先驗(yàn)知識(shí)的重要蛋白質(zhì)搜索方法39-42
• 4.1.1 STRING中的組合分?jǐn)?shù)39-40
• 4.1.2 IDSSP中的蛋白質(zhì)評(píng)分40-41
• 4.1.3 候選重要蛋白質(zhì)41-42
• 4.2 數(shù)據(jù)集42
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果42-48
• 4.3.1 綜合比較42-43
• 4.3.2 先驗(yàn)蛋白質(zhì)個(gè)數(shù)43-44
• 4.3.3 重要與非重要先驗(yàn)蛋白質(zhì)44-45
• 4.3.4 IDSSP方法的隨機(jī)性45-47
• 4.3.5 F_1 Score47-48
• 4.3.6 高分先驗(yàn)蛋白質(zhì)的普適性48
• 4.4 結(jié)論48-50
• 結(jié)論50-52
• 參考文獻(xiàn)52-58
• 附錄A DCD算法偽代碼58-61
• 附錄B S.cere中評(píng)分前40名的蛋白質(zhì)61-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況62-63
• 致謝63-64

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