基于遗传算法的蛋白质复合物识别算法

蛋白质互作用网络是一种典型的复杂网络,呈现了明显的社区结构。网络中的社区对应于功能模块,通常被看作蛋白质复合物。蛋白质复合物识别对预测蛋白质功能,解释特定生物进程具有重要作用。基于种子节点扩展的图聚类方法在蛋白质复合物识别中应用广泛。针对此类算法最终结果受种子节点的影响较大,并且在簇的形成过程中搜索空间有限等问题,提出了一种基于遗传算法的蛋白质复合物识别算法GAGC(genetic algorithm based graph clustering),其中个体表示聚类结果(类别之间可能存在重叠节点),以F-measure值作为种群进化的目标函数。算法采用IPCA(improvement development clustering algorithm)算法产生初始种群;针对初始种群,设计了染色体对齐方式以进行交叉操作产生下一代种群。通过与DPClus、MCODE、IPCA、Cluster One、HC-PIN、CFinder等经典算法的对比实验表明,GAGC算法能够扩大图聚类算法的搜索空间,提高解的多样性,进而提高蛋白质复合物检测的性能。     

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。     

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。     

基于加权网络和局部适应度的蛋白质复合物识别算法

蛋白质复合物识别对分析蛋白质网络的结构特征和模块功能具有重要意义。通常在蛋白质网络中挖掘稠密子图或模块来识别其中的蛋白质复合物,限制了其应用范围和识别的准确性。针对该问题,提出了一种基于加权网络和局部适应度的蛋白质复合物识别算法,该算法综合稠密子图的密度指标和模块性定义了新的局部适应度函数,并基于边聚集系数构建加权的蛋白质网络,根据权值选择边,在加权蛋白质网络中将种子边不断聚类扩展,从而获取具有最大综合适应度的子图作为蛋白质复合物。在酵母蛋白质等多个实际网络中试验表明,该算法能够有效提升蛋白质复合物识别的准确性。     

采用隐马尔科夫模型的蛋白质复合物识别研究

动态蛋白质网络的构建和复合物识别问题是生物信息学领域目前研究的热点.针对现有的算法在解决前述问题上的不足,提出了一种基于隐马尔科夫模型的蛋白质复合物识别算法(HMM-PC).首先基于蛋白质的基因共表达特性构建初始蛋白质网络,然后利用蛋白质的共享功能注释、共享结构域和连接强度等信息来对网络进行加权,得到动态蛋白质网络.在此基础上,考虑前一时刻蛋白质网络拓扑结构信息对当前时刻蛋白质网络拓扑结构信息的影响,采用隐马尔科夫模型描述蛋白质复合物与网络个体间的相互关系,进而将动态蛋白质网络中的复合物识别问题建模为隐马尔科夫模型中的最优状态序列发现问题,并采用维特比算法识别得到蛋白质复合物.最后通过理论分析证明了所提算法的复杂度较低.采用DIP数据集和MIPS数据集中的酵母蛋白质网络作为测试对象,大量的仿真实验结果也表明,HMM-PC算法的鲁棒性较强,在查全率、查准率、F-measure和效率等方面的性能都要优于现有的复合物识别算法.     

基于XGBoost与拓扑结构信息的蛋白质复合物识别算法

蛋白质相互作用(PPI)网络中存在大量不确定性及已知蛋白质复合物数据的不完整性,单独地根据结构信息进行搜索或对已知复合物进行监督学习的方法在识别蛋白质复合物的准确性上存在不足。对此,提出一种XGBoost模型与复合物拓扑结构信息相结合的搜索方法(XGBP)。首先,根据复合物拓扑结构信息进行特征提取;然后,把所提取的特征用XGBoost模型进行训练;最后,将拓扑结构信息与监督学习方法相结合,建立特征与复合物之间的映射关系以提高蛋白质复合物预测的准确性。该算法分别与目前流行的马尔可夫聚类算法(MCL)、极大团聚类方法(CMC)、基于核心-附属结构算法(COACH)、快速层级聚类算法(HC-PIN)、基于重叠邻居的扩展聚类(ClusterONE)、分子复合物检测算法(MCODE)、基于不确定图模型的蛋白质复合物检测方法(DCU)和加权核心-附属算法(WCOACH)这八种非监督学习算法和三种监督学习方法贝叶斯网络(BN)、支持向量机(SVM)、回归模型(RM)进行比较,所提方法在精准度、敏感度、F-measure方面显示出良好的性能。     

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。     

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)。     

基于图嵌入与拓扑结构信息的蛋白质复合物识别算法

蛋白质复合物是细胞结构和生化机制的研究基础,如何准确识别蛋白质复合物成为近年来的研究热点。针对传统算法根据结构信息对蛋白质复合物进行搜索存在敏感度和F-measure低的问题,以及现有监督学习算法根据人为构造特征进行蛋白质复合物识别存在特征构造不能较好地反映图的真实信息等不足,提出了graph2vec-SVM识别算法。将蛋白质复合物看作稠密子图并考虑子图模块度大小,利用graph2vec将图信息转换为向量,并进一步采用SVM分类器对蛋白质复合物进行识别,提高了蛋白质复合物识别的敏感度和F-measure。该算法分别与目前流行的4种非监督学习算法(ClusterOne、CMC、HC-PIN和COACH)和3种监督学习算法(SCI-BN、SCI-SVM和RM)进行比较,在精准度、敏感度和F-measure 3项指标上都显示出了良好的性能。     

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。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

煤矿多功能物联网读写器的设计

介绍了物联网的概念和结构组成,分析了物联网在煤矿中的具体应用,详细介绍了一种具有煤矿特色的多功能物联网读写器的设计与实现。该读写器应用在物联网的感知层,能够进行物体识别和各类物理信号与环境参数的传送,为煤矿应用物联网提供了一个很好的感知层解决方案。     

机械臂绝对定位精度测量

提出了用激光跟踪仪标定机械臂的D-H参数、测量机械臂绝对位姿以及对机械臂的绝对定位精度进行分析的方法;用激光跟踪仪测量机械臂各个关节单独运动时得到的一系列离散点,就可确定机械臂各个关节的轴线,由此建立机械臂的D-H坐标系,并对D-H参数进行标定;然后,给出了由6D激光头位姿确定机械臂末端位姿的方法;最后,推出了由测量位姿值与命令位姿值相比较,得到机械臂绝对定位的位置和姿态偏差的方法;这些方法可以有效、迅速地完成对机械臂绝对定位精度的测量.     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。