从加权网络中预测蛋白质复合物

实验产生的蛋白质相互作用数据不可避免地伴随着假阳性和假阴性,因而,基于蛋白质相互作用数据预测蛋白质复合物的计算方法天然具有较大的误差。为了弥补这种数据先天性不足,基因表达谱被结合进来,构造了新的加权蛋白质网络。为了验证网络的生物学意义,马尔可夫聚类算法被用于从加权与非加权网络中预测蛋白质复合物,预测到的复合物与基准复合物进行匹配分析。分析结果表明,加权网络比非加权网络具有更高的生物学意义。     

蛋白质复合物预测方法分析与比较*

分析和比较了五种蛋白质复合物预测的典型计算方法,并讨论了该领域一些有希望的研究方向。实验结果显示各种计算方法预测出的复合物能较好地匹配真实的复合物。如果恰当地考虑蛋白质相互作用数据的质量而将数据源的噪声最小化并将各种生物特征结合到预测过程中去,计算方法的性能将进一步改善。     

动态加权蛋白质相互作用网络构建及其应用研究

一个蛋白质可能在不同条件或不同时刻与不同的蛋白质发生相互作用,这称为蛋白质的动态特性.蛋白质在分子处理的不同阶段参与到不同的模块,与其他的蛋白质共同完成某项功能.因此, 动态蛋白质相互作用的研究有助于提高蛋白质功能预测的准确率.结合蛋白质相互作用网络和时间序列基因表达数据,构建动态蛋白质相互作用网络.为降低PPI网络中假阴性对功能预测产生的负面影响,结合结构域信息和复合物信息,预测和产生新的相互作用,并对相互作用加权.基于构建的动态加权网络,提出一种功能预测方法D-PIN (Dynamic protein interaction networks). 基于三个不同的酵母相互作用网络实验结果表明, D-PIN 方法的综合性能比现有方法提高了14%以上.结果验证了构建的动态加权蛋白质相互网络的有效性.     

结合多数据源预测蛋白质复合物

蛋白质相互作用数据具有较高的假阳性率和假阴性率,这直接导致计算方法从中预测蛋白质复合物会产生较大的误差。为了弥补数据的这种先天性不足,通过结合多数据源,一种新的蛋白质复合物预测算法被提出。匹配分析和GO功能富集分析被用于评估算法的性能。测试结果表明,新算法远优于以前的其他算法。     

蛋白质相互作用预测算法在帕金森病中的应用

对蛋白质相互作用的研究不仅能够理解生命的过程,也能为疾病治疗提供线索.通过对现有蛋白质相互作用预测计算方法的分析,将计算方法和生命科学相结合,在利用现有的知名生物数据库获得大量蛋白质相互作用关系数据的基础上,建立人类蛋白质相互作用网络,通过计算来预测可能导致帕金森病的蛋白质.在总结前人算法的基础上,利用改进的APM[1]算法,实现了对蛋白质一级网络以及二级网络的预测工作.     

基于图卷积的蛋白质复合物筛选模型

蛋白质复合物的预测对生物研究至关重要,现有的预测算法主要是基于蛋白质相互作用网络的局部结构发现算法,其存在一定的局限性,无法利用已知复合物作为先验知识,无法有效融合蛋白质生物关联性数据,因此其预测结果中会存在部分不符合复合物形成规律的样本。本文提出基于图卷积的复合物筛选模型,该模型充分考虑了蛋白质特征,在蛋白质复合物对应的局部图中将特征进行深度融合,从而有效地对蛋白质复合物进行评分,识别并剔除一般复合物预测算法结果中的低分复合物样本,提高其预测的准确性。     

识别蛋白质配体绑定残基的生物计算方法综述

蛋白质与配体相互作用在生命过程中是普遍存在且不可或缺的,这种相互作用在生物分子的识别和信号传递过程中起着非常重要的作用。识别出蛋白质与配体相互作用的绑定残基对蛋白质功能研究、药物设计和筛选都有着重要的科学意义,而生物计算方法是蛋白质与配体绑定残基预测研究中的一种重要手段。本文首先给出了蛋白质与配体相互作用的绑定残基的一般性定义;其次,总结出了一种蛋白质与配体绑定残基预测方法的分类体系,并对其中一些代表性的预测方法进行了简要阐述;再次,给出了蛋白质与配体绑定残基预测研究中常用的数据库和评价指标,并通过在相关数据集上进行实验比较了具有代表性的预测方法的性能;最后,对若干挑战性问题进行分析并预测该领域未来的研究方向,以期对相关研究提供一定的参考。     

一种新的基于多数据源的蛋白质复合物识别算法

蛋白质复合物是许多生物过程得以实现的基石。蛋白质相互作用数据中的假阳性和假阴性对各种识别蛋白质复合物的计算方法有不良影响。为了解决这一问题,1种新的蛋白质复合物识别算法(ICMDS,Identifying Complexes based on Multiple Data Sources)被提出。该方法整合基因表达谱、关键蛋白质信息和蛋白质相互作用3种生物数据进行蛋白质复合物的挖掘。首先,ICMDS重新定义了2个相互作用的蛋白质之间的功能相似性(FS,Functional Similarity)。然后,ICMDS选择已知的关键蛋白质作为种子构建蛋白质复合物。为了消除冗余的复合物,ICMDS算法也设计了冗余过滤子程序。另外,ICMDS也使用非关键蛋白质作为种子并将之扩展为蛋白质复合物。实验结果表明ICMDS识别蛋白质复合物的能力明显优于其他计算方法。     

基于改进的PSO算法的关键蛋白质识别方法研究

关键蛋白质是生物体内维持所有生命活动最重要的物质基础。随着高通量技术的发展,如何从蛋白质相互作用网络中识别出关键蛋白质成为目前蛋白质组学的研究热点。针对大部分现有方法仅仅基于网络拓扑结构信息进行识别以及蛋白质相互作用数据假阳性高的问题,提出了改进的粒子群算法来识别关键蛋白质。通过综合考虑网络拓扑结构特性和多源生物属性信息构建了高质量的加权网络,还考虑使用蛋白质节点间联系的紧密程度来衡量蛋白质的关键性,并扩展局部网络拓扑至二阶邻居,大大提高了预测的准确率。提出了衡量top-p关键蛋白质的整体性指标,降低了计算复杂度。在标准数据集上的实验结果表明,与其他经典算法相比,所提算法更具优势,能够识别出更多的蛋白质,具有较高的准确率。     

NOBEL: 一种基于拓扑信息与监督学习的蛋白质复合物识别方法

蛋白质复合物对于生物学家有效了解细胞组织和功能具有重要意义,如何通过计算方法从蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络中识别复合物是当前研究热点之一。然而,由于PPI网络中存在大量假阴性和假阳性噪声数据且现有已知蛋白质复合物并不完整,使得如何克服PPI网络的噪声问题,以及更好地利用已知蛋白质复合物,成为蛋白质复合物识别亟待解决的关键问题。为此,该文提出一种基于蛋白质复合物拓扑信息,利用监督学习进行蛋白质复合物识别的算法(NOBEL)。首先,NOBEL根据蛋白质的生物信息和拓扑信息构建加权PPI网络,降低了网络中的噪声问题;然后,通过加权PPI网络和未加权PPI网络提取复合物拓扑信息作为特征,并根据提取的特征训练监督学习模型,使得监督学习模型能有效学习复合物蕴含的信息;最后,将训练好的模型应用于PPI网络识别蛋白质复合物。作者在四种真实PPI网络上进行了实验,实验结果表明,NOBEL与其他七种蛋白质复合物识别算法相比,在F-measure方面分别至少提高了4.39%(Gavin)、1.32%(DIP)、2.39%(WI-PHI_core)和2.34%(WI-PHI_extend)。     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.     

The Distributed Time-Triggered Simulation Scheme: Core Principles and Supporting Execution Engine

Distributed real-time simulation is a young technology field but its practice is under increasing demands. In recent years the author and his collaborators have been establishing a new approach called the distributed time-triggered simulation (DTS) scheme which is conceptually simple and easy to use but widely applicable. The concept was initiated in the course of developing a new-generation object-oriented real-time programming scheme called the time-triggered message-triggered object (TMO) programming scheme. Some fundamental issues inherent in distributed real-time simulation that were learned during recent experimental studies are discussed along with some approaches for resolving the issues. An execution engine developed to support both the TMOs engaged in control computation and the TMOs engaged in DTS is also discussed along with its possible extensions that will enable significantly larger-scale DTSs.     

Software-Konfigurationsmanagement in großen Softwareprojekten

Zusammenfassung Mit zunehmender Größe der Softwaresysteme verschärfen sich die für die Software-Herstellung typischen Probleme: Beherrschen großer Objektmengen, Erhalten der Systemkonsistenz, Kontrolle der ständigen Änderungseinflüsse und Gewährleisten einer langen Lebensdauer. Die Disziplin Konfigurationsmanagement bildet den methodischen Ansatz, diese Probleme besser zu beherrschen. Software-Konfigurationsmanagement faßt die Herstellung von Softwaresystemen als eine Abfolge von kontrollierten Änderungen an gesicherten Zwischen- und Endergebnissen auf. Dargestellt werden die Objekte und Funktionen des Software-Konfigurationsmanagements sowie die hierfür in großen Software-Projekten benötigten Methoden, Instanzen und Hilfsmittel.     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and     

Editorial:Brain-machine interface(BMI) and cyborg intelligence

正Brain-machine interfaces(BMIs)aim at building a direct communication pathway between the brain and an external device,and represent an area of research where significant progress has been made during the past decade.Based on BMIs,mind information can be read out by neural signals to control     

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正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate     

SCIENCE CHINA Information Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

正~~     

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正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate