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针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。 相似文献
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作为畜禽屠宰的副产物,动物骨因其丰富的蛋白质和广阔的深加工利用的发展前景而成为当今环境、农业和能源等领域的研究热点.受自身骨骼结构和综合利用技术的制约,骨骼的深加工利用率不足2%,造成了严重的资源浪费与环境污染.蛋白水解作为蛋白质资源深加工领域最有效的技术手段,可实现大宗蛋白质资源的高效回收利用;而蛋白水解物优异的溶解性、可降解性、生物相容性和独特的生物功能活性使其具有开发高值材料的潜力.随着石化资源的短缺和人们健康环保意识的增强,人们对环保型可再生型新材料的需求逐渐迫切,而畜禽骨蛋白质材料的开发利用紧密结合国家新型战略产业——生物制造业,将促进农副产品加工业的持续健康发展.针对畜禽骨蛋白质材料化开发利用的发展历程及当前的研究热点,本文阐述了絮凝剂、粘结剂、可降解塑料、表面活性剂、医用材料等近年来研究较广的畜禽骨蛋白质材料化利用途径,并总结了各种利用途径的应用效果和局限性;同时,总结分析了现今利用蛋白水解物开发新型材料的相关理论及研究成果,为开发畜禽骨蛋白质材料提供了理论支持;最后,基于目前生物基材料的发展趋势及畜禽骨深加工技术的难点问题,客观展望了畜禽骨蛋白质材料的制备及应用发展方向. 相似文献
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MAP法去除垃圾渗滤液中氨氮的实验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用化学药剂MgCl2 ·6H2 O和NaH2 PO4 使NH 4-N生成磷酸铵镁 (MAP)沉淀 ,以去除垃圾渗滤液中高浓度的氨氮。结果表明 ,若投加MgCl2 ·6H2 O和NaH2 PO4 ,在最佳pH8.5条件下 ,控制Mg2 :PO3- 4:NH 4的比例为 1:1:1左右时 ,渗滤液中氨氮的去除率可达 98%以上。 相似文献
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