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基于图挖掘的蛋白质功能预测算法的研究
  • 项目名称：基于图挖掘的蛋白质功能预测算法的研究
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：60703105
  • 申请代码：F020513
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2008-01-01-2010-12-31
  • 项目负责人：尚学群
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：西北工业大学
  • 批准年度：2007
中文摘要：

由于蛋白质在疾病中的重要作用使得确定蛋白质功能在人类疾病的研究中有着极为重要的价值。然而目前，在蛋白质功能方面的研究是极其缺乏的。除了生物学家努力通过新的实验技术和生物理论来研究问题外，利用数据挖掘方法分析生物数据，实现蛋白质功能预测，成为计算机研究人员所关注的热点问题。本项目拟以蛋白质相互作用等蛋白质相关数据为主要研究对象，构建生物数据的图模型，发展生物功能预测的创新性理论、算法、软件及数据库系统。主要研究包括（1）提出面向高噪音生物数据的图挖掘算法，系统地提高数据的质量，提高预测结果的可靠性；（2）以多种蛋白质相关数据为研究对象，发展高伸缩性的交叉图挖掘算法，提高蛋白质功能预测的准确度。（3）构建蛋白质参与的生物途径。

中文主题词： 数据挖掘，图挖掘，生物信息学，蛋白质功能预测
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 12
  • 9
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期刊论文
MFC: Mining Maximal Frequent Dense Subgraphs without Candidate Maintenance in Imbalanced PPI Network
一种衡量基因语义相似度的新方法
CoClique：从生物网络中挖掘频繁关联相似模式
Mining Functional Associated Patterns From Biological Network Data
解决数据样本不平衡性的频繁子图挖掘算法
Mining High-Correlation Association Rules For Inferring Gene Regulation Network
WIBE: Mining Frequent Closed Patterns Without Candidate Maintenance in Microarray Dataset
基于权值图的基因芯片数据差异双聚类挖掘算法
Efficient Mining Frequent Closed Discriminative Biclusters by Sample-Growth: The FDCluster Approach
从基因表达数据中挖掘最大的行常量双聚类
基于不确定PPI网络的功能模块挖掘
基于不确定性PPI网络的最大稠密子图挖掘
会议论文
Mining Maximal Frequent Dense Subgraphs Without Candidate Maintenance in PPI Networks
Using Direct and Indirect Neighbours to Predict Protein Function in GO-evaluated PPI Data Set
MMCluster: Mining Maximal Bicluster without Candidate Maintenance in Microarray Dataset
Mining Frequent Dense Subgraphs Based on Extending Vertices from Unbalanced PPI Networks
Strong Association Rules Mining Without Using Frequent Items for Microarray Analysis
FDCluster： Mining frequent closed discriminative bicluster without candidate maintenance in multiple
A New Measure Based on Gene Ontology for Semantic Similarity of Genes
Mining Frequent Correlated-Quasi-Cliques From PPI Networks
WDGCluster Mining differential bicluster based on weighted graph in microarray dataset
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