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.     

基于不确定网络的关键蛋白质识别

生物学中,关键蛋白质及致病基因主要是通过生物医学实验来识别,然而这些方法的代价相当高,效率非常低,并且适用的物种有限。高通量蛋白质组技术的发展提供了大量的蛋白质相互作用数据,这使得通过计算机方法预测关键蛋白质成为可能。大部分方法对蛋白质相互作用网络中的噪声很敏感。考虑蛋白质相互作用网络的不可靠,构建不确定相互作用网络,提出一种名为EPU的关键蛋白质识别算法。算法采用期望稠密度作为评判一个子图能否预测为关键模块的准则,预测的模块将用于关键蛋白质识别;通过蛋白质在关键模块中出现的概率频率对蛋白质评分,分值越高,成为关键蛋白质的可能性越大。实验结果显示,EPU算法性能优于其他的关键蛋白质识别算法,是一种有别于现有方法的新型关键蛋白质识别算法。结果表明,不确定性数据管理理论有助于提高算法对蛋白质相互作用网络中噪声的鲁棒性。     

基于不确定数据的功能模块预测

蛋白质功能模块在分子相互过程中扮演着重要角色。已有多种方法从蛋白质相互作用网络中识别功能模块,许多算法没有考虑模块内在生物组织特性,忽略了较高的假阳性给算法产生的负面影响。文中为PPI网络构建一个不确定图的模型,其中每一个蛋白质的交互作用都被赋予一个测度;结合不确定数据管理技术,提出一种基于可能世界模型的功能模块识别算法。若子图内部节点间具有较高的内聚性,子图与邻居子图间具有较小的耦合性,该子图被标识为功能模块。引入期望支持度的概念描述节点和子图间的关系。为了评估算法的性能,对目前已有的七种算法与本文的算法做了综合比较。实验结果表明本文提出的算法性能显著优于已有的方法,算法识别的功能模块具有更好的生物统计意义。     

多关系蛋白质网络构建及其应用研究

考虑到不同类型的相互作用对于功能预测的作用各不相同, 结合蛋白质相互作用网络和蛋白质结构域信息构建多关系蛋白质网络, 并为每种类型的相互作用赋予不同的遍历优先级.基于多关系网络, 提出一种蛋白质功能预测方法FPM (Functions prediction based on multi-relational networks).对于未注释的蛋白质, 算法遍历与该蛋白质相连的, 具有最高优先级的所有相互作用, 形成一个候选邻居节点集合.最后根据邻居节点集合形成预测的功能集合, 并为每一项功能评分、排序.与其他算法对比结果表明, FPM方法的性能优于其他的功能预测方法.     

基于Windows 2000和PXE的Windows 98无盘网络的安装

由于技术的原因，无盘网络的应用一直停留在Windows 95平台上。PXE作为RPL的替代产品，能实现真正的Windows 98无盘网络平台，已逐渐成为无盘网络的主流。本文较为详细地阐述了基于Windows 2000和PXE的Windows 98无盘网络的安装。     

一种改进的基于加权网络的蛋白质复合物识别算法

不断增长的蛋白质相互作用数据使我们能够采用计算方法预测蛋白质复合物。然而,由于实验条件和技术的限制,现有的PPI网络中包含噪声。为了降低噪声对复合物识别所产生的负面影响,提出了一种改进的名为WPC的算法,用于从加权网络中识别蛋白质复合物。给定一个选定节点,所有邻居节点组成候选集,候选集中节点的邻居节点组成邻居集。对于候选集中的节点,若该节点在候选集与邻居集间的加权比低于设定阈值,则将该点剔除。处理后的候选集被标记为复合物。对于没有包含在任何复合物中的节点,如果节点在某一复合物内的平均加权度超过一个自适应的阈值,则将其补充到该复合物中。对WPC算法和现有的几种经典蛋白质复合物识别算法的性能进行了综合比较。实验结果表明,WPC算法的性能优于几种对比的复合物识别算法。     

非线性矩阵方程X-A*((X)-C)-n A=Q的正定解

研究了非线性矩阵方程X-A*((X)-C)-n A=Q的正定解,证明了该方程一定存在正定解,并给出了正定解的存在区间、存在唯一正定解的条件以及迭代求解方法.