基于模块度函数的加权蛋白质复合物识别算法

针对加权模块度函数聚类算法在蛋白质相互作用网络中进行复合物识别的准确率不高、召回率较低以及时间性能不佳等问题进行了研究,提出一种基于模块度函数的加权蛋白质复合物识别算法IWPC-MF（Algorithm for Identifying Weighted Protein Complexes based on Modularity Function）。融合点聚集系数改进边聚集系数,将改进后的边点聚集系数与基因共表达的皮尔逊相关系数结合来构建加权蛋白质网络;基于节点权重选取种子节点,遍历种子的邻居节点,设计节点间的相似度度量和蛋白质附着度来获取初始聚类模块;设计基于紧密度的蛋白质复合物模块度函数来合并初始模块,并最终完成复合物的识别,克服传统的模块度函数无法识别出重叠和规模较小的复合物的缺陷。将IWPC-MF算法应用在DIP数据上进行复合物的识别,实验结果表明IWPC-MF算法的准确率和召回率较高,能够较准确地识别蛋白质复合物。     

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。     

一种蛋白质复合体模块度函数及其识别算法

蛋白质复合体对于研究细胞活动具有重要意义.随着新的生物实验技术的不断出现,产生了大量的蛋白质相互作用网络.通过对蛋白质相互作用网络进行聚类识别蛋白质复合体是当前研究热点.然而,目前大多数蛋白质复合体识别算法的性能不够理想.为此,提出了蛋白质复合体模块度函数(PQ),并在此基础上提出了基于蛋白质复合体模块度函数的模块合并(based on protein complexes modularity function for merging modules, BMM)算法.BMM算法首先识别网络中一些稠密子图作为初始模块,然后依据PQ函数对这些初始模块进行合并,最终得到了质量较高的蛋白质复合体.将识别出的复合体分别与2种已知的蛋白质复合体数据集进行比对,结果表明BMM算法具有很好的识别性能.此外,与其他最新的识别算法相比,BMM算法的识别准确率较高.     

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。     

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。     

一种加权稠密子图社区发现算法

目前,针对复杂网络的社区发现算法大多仅根据网络的拓扑结构来确定社区,然而现实复杂网络中的边可能带有表示连接紧密程度或者可信度意义的权重,这些先验信息对社区发现的准确性至关重要.针对该问题,提出了基于加权稠密子图的重叠聚类算法（overlap community detection on weighted networks,简称OCDW）.首先,综合考虑网络拓扑结构及真实网络中边权重的影响,给出了一种网络中边的权重定义方法;进而给出种子节点选取方式和权重更新策略;最终得到聚类结果.OCDW算法在无权网络和加权网络都适用.通过与一些经典的社区发现算法在9个真实网络数据集上进行分析比较,结果表明算法OCDW在F度量、准确度、分离度、标准互信息、调整兰德系数、模块性及运行时间等方面均表现出较好的性能.     

基于模糊蚁群的加权蛋白质复合物识别算法

针对蚁群融合模糊C-means （FCM）聚类算法在蛋白质相互作用网络中进行复合物识别的准确率不高、召回率较低以及时间性能不佳等问题进行了研究,提出一种基于模糊蚁群的加权蛋白质复合物识别算法FAC-PC（algorithm for identifying weighted protein complexes based on fuzzy ant colony clustering）。首先,融合边聚集系数与基因共表达的皮尔森相关系数构建加权网络;其次提出EPS（essential protein selection）度量公式来选取关键蛋白质,遍历关键蛋白质的邻居节点,设计蛋白质适应度PFC（protein fitness calculation）来获取关键组蛋白质,利用关键组蛋白质替换种子节点进行蚁群聚类,克服蚁群算法中因大量拾起放下和重复合并过滤操作而导致准确率和收敛速度过慢的缺陷;接着设计SI（similarity improvement）度量优化拾起放下概率来对节点进行蚁群聚类进而获得聚类数目;最后将关键蛋白质和通过蚁群聚类得到的聚类数目初始化FCM算法,设计隶属度更新策略来优化隶属度的更新,同时提出兼顾类内距和类间距的FCM迭代目标函数,最终利用改进的FCM完成复合物的识别。将FAC-PC算法应用在DIP数据上进行复合物的识别,实验结果表明FAC-PC算法的准确率和召回率较高,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)。     

基于加权子网参与度和多源信息融合的关键蛋白质识别算法

现有关键蛋白质识别算法对生物信息考虑不全面、识别准确率亦有待提高,针对此问题,提出一种高效关键蛋白质识别算法PDWS。首先,结合由亚细胞定位信息获取到的蛋白质位置和蛋白质相互作用网络边聚类系数构建加权网络;其次,依据蛋白质所处亚细胞位置,提出亚细胞定位区室子网参与度指标;最后,融合亚细胞定位区室子网参与度和蛋白质复合物子网参与度指标,多维度度量蛋白质关键性。在DIP和Krogan两个标准数据集上的实验结果表明,PDWS算法性能优于PeC、PCSD等已有算法,可识别出更多特定结构的关键蛋白质,且识别精度分别达到0.76与0.73。     

空间信息网络任务智能识别方法

随着星间链路技术的不断发展和星上处理技术的日益成熟,空间信息网络传输的任务类型不断增加并呈现多样化的趋势,这对空间信息网络的多业务协同传输、网络资源全局调度等能力提出了新的挑战。然而,传统的空间信息网络资源调度大多以单一业务为驱动,忽略了任务与业务之间一对多的关系,导致某些低优先级任务抢占高优先级任务的网络资源,致使由多业务构成的空间信息网络任务的服务质量较低。此外,空间信息网络传输环境具有拓扑高动态变化、节点资源有限等特点,将传统的业务识别方法直接迁移到任务识别中存在任务识别效率低和开销大的缺陷。鉴于此,文中设计了部署于空间信息网络边缘的任务服务支持站,该支持站由识别标记模块、路由控制模块和数据通信模块组成,用以完成对任务类型的识别,以及基于任务服务质量需求的路由选择和数据传输。文中通过对流自身特征项的降维处理和基于高斯核函数的特征空间映射,设计了基于支持向量机的业务识别算法,进一步地,在引入网络传输环境相关特征项的基础上,将业务类型、业务数量和环境特征项相结合,设计了基于梯度下降法的任务识别算法。仿真结果表明,设计的任务识别算法具有很好的识别精准率和召回率,且消耗较短的识别时间和较少的识别开销,对空间信息网络任务流量识别的平均准确率达到95%以上,提高了1%以上,相比未经过特征降维的平均训练时间缩短了15%以上。     

基于连边距离矩阵的重叠社区发现

现有重叠社团发现算法大多直接从相邻连边的相似性出发,不能有效利用网络的多层连边信息。基于此,本文提出了一种基于连边距离矩阵的重叠社区发现算法LDM。首先结合连边-节点-连边随机游走模型,以实现多级连边信息的有效利用,其次借助模糊聚类方法,处理连边距离矩阵以获取连边社区,最后根据扩展模块度调整和优化重叠社区结构。在人工网络和真实网络上的实验结果表明,所提算法能够有效提高重叠社区发现算法的准确度。