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基于多源生物學(xué)數(shù)據(jù)的蛋白質(zhì)復(fù)合物與功能模塊識(shí)別算法研究

發(fā)布時(shí)間:2024-06-29 03:18
  蛋白質(zhì)復(fù)合物參與了細(xì)胞中大部分生物過(guò)程。生物過(guò)程涉及的蛋白質(zhì)全體構(gòu)成蛋白質(zhì)功能模塊,整體把握蛋白質(zhì)功能模塊對(duì)于闡明蛋白質(zhì)功能性起到重要作用。通過(guò)計(jì)算方法分析蛋白質(zhì)復(fù)合物和功能模塊是獲得細(xì)胞生命活動(dòng)認(rèn)識(shí)的重要途徑。隨著計(jì)算方法的不斷發(fā)展,以及整合數(shù)據(jù)策略的不斷創(chuàng)新,整合蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)集與模型框架、蛋白質(zhì)復(fù)合物識(shí)別、動(dòng)態(tài)復(fù)合物的分析以及功能模塊的檢測(cè),有望促進(jìn)蛋白質(zhì)組學(xué)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用研究,為疾病診斷和靶點(diǎn)治療提供更廣闊的前景。早期的基于計(jì)算的蛋白質(zhì)復(fù)合物與功能模塊識(shí)別方法主要利用蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)(protein-protein interaction networks,PPI網(wǎng)絡(luò))的拓?fù)涮卣。隨著生物學(xué)數(shù)據(jù)的豐富,研究者們開(kāi)始融合其他的生物學(xué)信息,以更準(zhǔn)確地識(shí)別出蛋白質(zhì)復(fù)合物與功能模塊。本文以蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),結(jié)合多源生物學(xué)數(shù)據(jù),以蛋白質(zhì)復(fù)合物、功能模塊的本質(zhì)特征為出發(fā)點(diǎn),分析蛋白質(zhì)復(fù)合物、功能模塊的有關(guān)性質(zhì),研究提出新的蛋白質(zhì)復(fù)合物與功能模塊識(shí)別算法,主要研究成果如下:(1)基于蛋白質(zhì)定位數(shù)據(jù)、基因表達(dá)數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)基因本體標(biāo)注和蛋白質(zhì)交互可靠性得分的多源生物學(xué)數(shù)據(jù),依據(jù)生命有...

【文章頁(yè)數(shù)】:109 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:博士

【部分圖文】:

圖3-1給定歸一化兩兩共表達(dá)模式組的兩種情形圖3-1(a)顯示3個(gè)表達(dá)模式f1(t)、f2(t)和f3(t)兩兩共表達(dá),但由于f1(t)f2(t)f3(t)=0,所

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華南理工大學(xué)博士學(xué)位論文24皮爾森相關(guān)系數(shù)(Pearsoncorrelationcoefficient,pcc)可用于描述兩個(gè)基因表達(dá)模式的相似度。設(shè)定兩個(gè)基因表達(dá)模式x={x(t)|t=1,…,T}和y={y(t)|t=1,…,T},它們的相似度pcc(x,y)計(jì)算如下[112....


圖3-2算法ICJointLE處理流程

圖3-2算法ICJointLE處理流程

華南理工大學(xué)博士學(xué)位論文30算法ICJointLE基于核心-附件結(jié)構(gòu),采用種子擴(kuò)展策略,從靜態(tài)蛋白質(zhì)交互作用網(wǎng)絡(luò)中,識(shí)別出具有聯(lián)合共定位、聯(lián)合共表達(dá)特征的蛋白質(zhì)復(fù)合物,其主要過(guò)程包括3個(gè)階段:蛋白質(zhì)核心挖掘、附件蛋白質(zhì)添加和候選蛋白質(zhì)復(fù)合物篩眩下面分別闡述算法ICJointLE各....


圖3-3不同閾值r和colocalization參數(shù)不同設(shè)置時(shí)的#PM×FAM值

圖3-3不同閾值r和colocalization參數(shù)不同設(shè)置時(shí)的#PM×FAM值

E識(shí)別復(fù)合物的過(guò)程。最后,將算法ICJointLE和其他已有的代表性算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)性能對(duì)比分析。通過(guò)對(duì)測(cè)試的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析,我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)蛋白質(zhì)核心的r可靠密度隨著核心蛋白質(zhì)數(shù)增加而下降。于是,本文采用ρ=e-μc作為r可靠密度閾值,其中c是核心的蛋白質(zhì)數(shù),而密度衰減系數(shù)μ用于控制ρ隨....


圖3-5算法ICJointLE通過(guò)播種YOR281

圖3-5算法ICJointLE通過(guò)播種YOR281

華南理工大學(xué)博士學(xué)位論文38stage1stage2PCNled(PC)PCN(PC)圖3-5算法ICJointLE通過(guò)播種YOR281C識(shí)別僅含一個(gè)蛋白質(zhì)的復(fù)合物的過(guò)程如圖3-5所示,在步驟stage1,通過(guò)播種YOR281C,算法ICJointLE將蛋白質(zhì)YOR281C添加進(jìn)....



本文編號(hào):3997085

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