针对蛋白质复合体检测的自学习图聚类

摘要：

蛋白质复合体是由两条或多条相关联的多肽链组成,在生物过程中起着重要作用.假如用图表示蛋白质–蛋白质相互作用(protein-protein interactions,PPI)网络数据,那么从中找出紧密耦合的蛋白质复合体是非常困难的,特别是在近年来PPI网络的容量大大增加的情况下.在本文中,通过对称非负矩阵分解,针对蛋白质复合体检测问题提出了一种图聚类方法,该方法可以有效地从复杂网络中检测密集的连通子图.并且将此方法和当前最先进的一些方法在3个PPI数据集中用同一个基准进行比较.实验结果表明,本文的方法在3个拥有不同大小和密度的数据集中均显著优于其它方法.

关键词：图聚类、蛋白质复合体、非负矩阵分解

所属期刊栏目：34

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：Natural Science Foundation of Guangdong Province, China2015A030310509;National Science Foundation of China61370229, 61272067, 61303049;S&T Planning Key Projects of Guangdong2014B010117007, 2015B010109003, 2015A030401087, 2016A030303055, 2016B030305004, 2016B010109008

在线出版日期：2017-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：776-782