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一种基于层次图聚类的蛋白质复合体检测算法
  • ISSN号:1671-6833
  • 期刊名称:《郑州大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP131[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61673249,61572005); 山西省回国留学人员科研基金项目(2016-004;2017-014)
作者: 杨贵
中文摘要:

蛋白质复合物在生物生命活动中扮演着重要作用,基于蛋白质互作用(PPI,Protein-Protein Interaction)网络进行复合物检测是当前的一个研究热点.针对此,提出了一种基于层次图聚类的蛋白质复合物检测算法,其中结合网络拓扑结构和蛋白质复合物信息,给出一种网络结点的权重定义方式;边在蛋白质互作用网络的拓扑属性与层次图聚类算法相结合,提出了一种基于层次图聚类算法的蛋白质复合体识别算法HGCD(Hierarchy Graph Clustering based method for Protein Complexes Discovery).在Utez酿酒酵母PPI网络中进行蛋白质复合物识别结果表明,HGCD算法可以发现网络中的蛋白质复合体.

英文摘要:

Protein complexes play important role in biological life cycle,and the complex detection based on protein interaction( PPI) network is a hot research topic at present. In this paper,a protein complex detection algorithm based on hierarchical graph clustering is proposed,among combining network topology and protein complex information,a weight definition method of network nodes is given. Combined with the topology of the edge in PPI network and hierarchical graph clustering algorithm,a protein complex hierarchical graph recognition algorithm( Hierarchy Graph Clustering based method for Protein Complexes Discovery,HGCD) based on clustering algorithm is presented. The experimental results on Saccharomyces Cerevisiae showed that the proposed HGCD presented a considerable or better performance.

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期刊信息
  • 《郑州大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:郑州大学
  • 主编:李燕燕
  • 地址:郑州市高新区科学大道100号
  • 邮编:450001
  • 邮箱:gxb@zzu.edu.cn
  • 电话:0371-67781276 67781277
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-6833
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1339/T
  • 邮发代号:36-232
  • 获奖情况:
  • 全国高校优秀学报,河南省优秀科技期刊一等奖,河南省高校学报“三优”评比一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5750