基于时序加权PPI网络的关键蛋白质识别

关键蛋白质是生物体内一切生命活动中不可缺少的物质基础,关键蛋白质的识别不仅可以从理论上理解生命活动机理,同时在实际应用中为药物研制、疾病治疗提供重要基础。目前,现有的关键蛋白质识别算法大多应用在静态PPI网络上,忽略了蛋白质的动态性和保守性,只考虑网络拓扑结构,忽略了蛋白质的生物特性,并且未能完全解决PPI网络中假阳性和假阴性问题。针对以上问题,构建一种混合动态保守蛋白质的时序加权PPI网络,并提出一种名为JTBC（Joint Topological properties,Biological properties and Complexes information）的关键蛋白质识别算法。利用基因表达数据提取动态蛋白质和保守蛋白质的活性信息,以动态调整静态PPI网络进而构建时序PPI网络,有效降低了PPI网络中的假阴性;设计一种融合双重拓扑特性的点边凝聚度DEcc（node and edge cohesion coefficient）,以衡量蛋白质在PPI网络中的拓扑特性,再结合带有生物特性的蛋白质结构域信息和皮尔逊相关系数为时序PPI网络加权,以准确描述蛋白质之间的相互作用,减少了假阳性的影响;根据关键蛋白质的聚集特性和共表达特性,设计一种共表达复合物中心性方法局部评估蛋白质的重要程度。综上考虑,整合权重信息和蛋白质复合物信息来综合衡量蛋白质的关键性。实验结果表明该算法能够从全局和局部特性较准确地识别关键蛋白质。     

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.     

基于动态网络切分的关键蛋白质预测方法

关键蛋白质作为蛋白质中的关键物质,不仅对研究细胞生长调控有着重要意义,也为更深层次的疾病研究奠定理论基础.目前,针对关键蛋白质的识别方法大多为应用基因表达信息和蛋白质相互作用网络,提出识别关键蛋白质的静态和动态网络方法,但这些方法未考虑基因表达调控的周期性规律,无法准确地刻画受基因周期调控的蛋白质网络.为此,在基因表达动态性的基础上引入了基因周期性表达的概念,提出了一种动态网络切分方法.该方法通过构建基因“活性”表达矩阵,利用切分后的“活性”表达矩阵作用于蛋白质相互作用网络,从而形成蛋白质周期子网络,最终综合各周期子网络来衡量蛋白质结点在网络中的重要性.实验结果表明,该方法在酵母、大肠杆菌和人类膀胱数据中可以有效地提高关键蛋白质预测率.     

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)。     

基于蚁群聚类的动态加权PPI网络复合物挖掘

针对基于蚁群聚类的蛋白质复合物挖掘算法中,静态PPI网络难以真实反映细胞的动态特性,收敛速度较慢、聚类准确性和召回率不高等问题,提出一种基于模糊粒度和紧密度的蚁群聚类动态加权PPI网络复合物挖掘方法（FGCDACC-DPC）。首先基于动态PPI网络的拓扑特性和生物特性设计了综合性权值度量（comprehensive weight metric,CWM）,准确描述了蛋白质之间的相互作用;其次根据复合物的基本特征,构建一组稠密且高度共表达的复合核,然后设计模糊粒度和紧密度的拾起放下模型对其余节点聚类,降低了计算复杂度和随机性,加快聚类速度;最后基于功能信息传递和时序功能相关的思想分别构建了局部和全局权值更新策略,实现不同代蚁群和不同时刻网络之间的功能信息传递,提高聚类准确性。将FGCDACC-DPC算法应用在DIP数据上进行复合物挖掘,实验结果表明该算法的精度和召回率较高,能够较准确地识别蛋白质复合物。     

基于集成学习的动态链接预测方法

链接预测是社会网络分析领域的关键问题。传统的链接预测方法大多针对社会网络的静态结构预测隐含的链接或者将来可能产生的链接,而忽视了网络在动态演变过程中的潜在信息。为了能更好地利用网络演变的动态信息,从而取得更好的链接预测效果,提出了一种基于网络结构演变规律的链接预测方法。该方法使用机器学习技术对网络结构特征的动态变化信息进行训练,学习每种结构特征的变化并得到一个分类器,为每个分类器加权得到最终集成的结果。在三个现实的合著者网络数据集上的实验结果表明,该方法的性能要高于静态链接预测方法和一个相关的动态链接预测方法。这说明,网络结构演变信息有助于提高链接预测效果。此外,实验还表明,不同的结构特征对网络动态变化的刻画能力也有所差别。     

基于学习连续时间事件序列的动态网络链路预测

动态网络链路预测是目前复杂网络的热点研究方向,网络表示学习可以有效学习到节点的相似性,从而为链路预测提供基础.现有的动态网络表示学习方法大多先将动态网络进行离散窗口化,然后在静态网络快照图上建模,这样很难有效处理具有细粒度时间特性的动态网络.本文提出了一种可以学习动态网络中复杂的时间特性的链路预测模型,该模型使用连续时间事件序列表示动态网络,对网络中的连续时间信息和结构演化特征进行学习,并提出了基于时间注意力的信息传递机制来模拟网络中信息的扩散与聚合,最后将链路预测转化为分类问题.实验在4个真实动态网络数据集以及模拟网络上进行,并以ap和auc作为评价指标.真实网络实验结果证明该模型能够较好地学习网络演化的连续性,得到更有效的节点表示,从而提升了链路预测效果.模拟网络的实验结果表明链路预测的效果和网络模型相关,但本文模型仍可以获得较好的预测效果.     

基于蛋白质网络的模块动态特性挖掘研究

目前对于蛋白质网络的多数分析方法都是基于静态网络框架提出的,然而,事实上蛋白质之间的相互作用关系是随着时间变化的,具有明显的动态特性。从动态角度出发,基于蛋白质交互网络,结合时间序列的基因表达数据,揭示蛋白质功能模块变化的动态特性,提出了一种动态网络的构建方法及在动态快照网络中挖掘功能模块的算法,采用模糊匹配的方法揭示了蛋白质功能模块的变化过程。实验证明,该方法能够有效地揭示蛋白质功能模块的动态变化特性。     

基于关键功能模块挖掘的蛋白质功能预测

精确注释蛋白质功能是从分子水平理解生物体的关键.由于内在的困难和昂贵的开销,实验方法注释蛋白质功能已经很难满足日益增长的序列数据.为此,提出了许多基于蛋白质相互作用（Protein-protein interaction,PPI）网络的计算方法预测蛋白质功能.当今蛋白质功能预测的趋势是融合蛋白质相互作用网络和异构生物数据.本文提出一种基于多关系网络中关键功能模块挖掘的蛋白质功能预测算法.关键功能模块由一组紧密联系且共享生物功能的蛋白质组成,它们能与网络中的剩余部分较好地区分开来.算法通过从多关系网络的每一个简单网络中挖掘高内聚、低耦合的子图形成关键功能模块.关键功能模块中邻居蛋白质的功能用于注释待预测功能的蛋白质.每一个简单网络在蛋白质功能预测中的重要性各不相同.实验结果表明,提出的方法性能优于现有的蛋白质功能预测方法.     

基于动态二分网络表示学习的推荐方法

构建用户—项目交互网络并学习其表征是一种有效的推荐方法。已有的方法大多将交互网络视为静态同质网络,忽略了交互时序性和节点异质性的影响。针对这一问题,提出一种基于动态二分网络表示学习的推荐方法,首先构建时序加权二分网络;然后将用户节点和项目节点分别映射到不同的向量空间以保留网络的异质性,选择图卷积网络来聚合节点的一阶和高阶邻居信息;最后使用多层感知机学习两类节点嵌入的非线性关系并进行top-N推荐。在Amazon和Taobao数据集上的实验结果表明,该方法在HR和NDCG推荐指标上均显著优于相关的基于静态、异质网络表示学习的方法。     

基于复合物参与度和密度的关键蛋白质预测

针对在蛋白质相互作用网络上的关键蛋白质识别只关注拓扑特性,蛋白质相互作用数据中存在较高比例的假阳性数据以及基于复合物信息的关键蛋白质识别算法对节点的邻域信息和复合物的挖掘对关键蛋白质的识别影响效果考虑不够全面等导致的识别准确率和特异性不高的问题,提出一种基于复合物参与度和密度的关键蛋白质预测算法PEC。首先融合GO注释信息和边聚集系数构造加权PPI网络,克服假阳性对实验结果的影响;基于蛋白质相互作用的边权重,构造相似度矩阵,设计特征值间的最大本征差值来自动确定划分数目K,同时根据加权网络中的蛋白质节点度来选取K个初始聚类中心,进而利用谱聚类结合模糊C-means聚类算法实现复合物的挖掘,提高聚类的准确率,降低数据的维数;其次基于蛋白质节点的复合物参与度以及节点邻域子图密度,设计出关键节点的关键性得分。在DIP和Krogan 2个数据集上,将PEC与DC、BC、CC、SC、IC、PeC、WDC、LIDC、LBCC和UC 10种经典算法相比,实验结果表明,PEC算法能够识别出更多的关键蛋白质,且聚类结果的准确率和特异性较高。     

一种基于蛋白质交互网络链接预测的新方法

当前可用的生物数据在不断地迅速增长,仍有很多生物信息如蛋白质交互信息(protein-protein interac-tion,PPI)还未被发现,而这些潜在的或未知的信息对生物过程的研究是至关重要的。近年来,对未知生物信息的挖掘和研究吸引了很多人的关注。通过实验检测方法来发现这些信息是非常耗时耗力的,所以链接预测成为一种新的挖掘这些信息的指导方法。基于蛋白质交互网络并融合了基因表达数据信息,从拓扑和基因表达两个方面的信息来构建PPI权值网络,提出了一种在权值网络中基于相似度比较的链接预测的新方法来预测PPI网络中未知的交互信息。使用MIPS数据库评估了实验结果,表明了该算法有很好的准确率和良好的性能。     

基于中心性和模块特性的关键蛋白质识别

针对蛋白质相互作用（protein-protein interaction,PPI）网络中存在大量噪声以及现有关键蛋白识别方法准确率不高等问题,提出了一种基于中心性和模块特性（united centrality and modularity,UCM）的方法来识别关键蛋白质。首先,整合蛋白质拓扑数据和生物数据构建多元属性网络,以降低PPI网络中噪声的影响;其次,根据关键蛋白质的拓扑特性和生物特性,提出一种挖掘稠密且高度共表达的关键模块算法,从多元属性网络中挖掘高可靠性的关键模块,以从多维角度强化关键蛋白质在模块中的重要程度;最后,整合蛋白质的中心性和模块化特性,设计一种衡量蛋白质关键性的策略（essential integration strategy,EIS）,以提高识别高关键蛋白质的准确率。UCM方法应用在DIP数据集上进行验证,实验结果表明,与其他10种关键蛋白质识别方法相比较,该方法具有较好的识别性能,能够识别更多的关键蛋白质。     

Dynamic protein–protein interaction networks construction using firefly algorithm

Protein–protein interaction (PPI) networks are dynamic in the real world. That is, at different times and under different conditions, the interaction among proteins may or may not be active. In different dataset, PPI networks might be gathered as static or dynamic networks. For the conversion of static PPI networks to time graphs, i.e., dynamic PPI networks, additional information like gene expression and gene co-expression profiles is used. One of the challenges in system biology is to determine appropriate thresholds for converting static PPI networks to dynamic PPI networks based on active proteins. In the available methods, fixed thresholds are used for all genes. However, the purpose of this study is to determine an adaptive unique threshold for each gene. In this study, the available additional information at different times and conditions and gold-standard protein complexes was employed to determine fitting thresholds. By so doing, the problem is converted into an optimization problem. Thereafter, the problem is solved using the firefly meta-heuristic optimization algorithm. One of the most remarkable aspects of this study is determining the attractiveness function in the firefly algorithm. In this study, attraction is defined as a combination of standard complexes and gene co-expressions. Then, active proteins are specified utilizing the created thresholds. The MCL, ClusterOne, MCODE and Coach algorithms are used for final evaluation. The experimental results about BioGRID dataset and CYC2008 gold-standard protein complexes indicated that the produced dynamic PPI networks by the proposed method have better results than the earlier methods.