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第一章 绪论1

1.1 蛋白质相互作用网络及随机游走模型1

1.1.1 蛋白质间的相互作用1

1.1.2 蛋白质相互作用网络的研究内容2

1.1.3 随机游走模型15

1.2 本书的研究意义19

1.3 本书的主要研究内容21

1.4 本书的结构23

第二章 基于加权的随机游走模型预测关键蛋白质24

2.1 问题来源24

2.2 加权的随机游走模型及相关定义26

2.2.1 实验数据和分析26

2.2.2 直系同源得分28

2.2.3 边加权28

2.2.4 计算排序得分29

2.2.5 ION算法30

2.3 结果与讨论33

2.3.1 参数α对ION性能的影响33

2.3.2 与8种中心性方法的比较34

2.3.3 基于Precision-Recall曲线比较实验结果35

2.3.4 基于Jackknife方法比较实验结果36

2.3.5 ION与其他8种中心性方法的不同37

2.3.6 ION识别的蛋白质的模块性、直系同源性和关键性40

2.3.7 直系同源得分42

2.3.8 基于大肠杆菌数据集验证ION的性能44

2.4 本章小结46

第三章 基于加权的PageRank-Nibble算法预测蛋白质复合物48

3.1 问题来源48

3.2 WPNCA算法49

3.2.1 加权的PageRank-Nibble算法49

3.2.2 挖掘具有核心—附件结构的蛋白质复合物52

3.3 实验结果55

3.3.1 实验数据和评价机制56

3.3.2 参数对预测性能的影响57

3.3.3 与已知蛋白质复合物的匹配58

3.3.4 功能富集分析61

3.3.5 基于Krogan蛋白质相互作用数据的实验结果65

3.4 本章小结67

第四章 基于不平衡的双随机游走算法预测蛋白质功能68

4.1 问题来源68

4.2 不平衡双随机游走算法及相关定义69

4.2.1 实验数据69

4.2.2 构建功能相似性网络70

4.2.3 已知蛋白质和GO Term关联关系的统计与分析71

4.2.4 不平衡双随机游走算法72

4.2.5 评价指标74

4.3 实验结果75

4.3.1 基于Precision-Recall曲线下的面积验证性能76

4.3.2 基于TP-FP曲线验证性能76

4.3.3 参数对 UBiRW性能的影响78

4.4 本章小结79

第五章 基于划分一匹配策略的比对算法挖掘保守的蛋白质复合物81

5.1 问题来源81

5.2 方法82

5.2.1 查找两个物种中蛋白质间潜在的映射关系83

5.2.2 划分—匹配蛋白质相互作用网络84

5.3 实验结果88

5.3.1 实验数据88

5.3.2 与已知蛋白质复合物匹配89

5.3.3 保守的蛋白质复合物在生物上的相关性93

5.3.4 基于AlignNemo的实验数据集验证各个方法95

5.4 本章小结97

第六章 总结99

6.1 主要贡献和创新点99

6.2 展望101

参考文献103

攻读博士学位期间的主要研究成果121

后记123