10.3778/j.issn.1673-9418.1607034
模拟鸽子优化过程的蛋白质复合物识别算法
蛋白质复合物的检测对人类了解细胞组织和疾病预测起着至关重要的作用.然而,当前的蛋白质复合物识别方法的准确率低,对噪音敏感等缺点导致其识别效果并不理想.提出了一种新的蛋白质复合物识别方法PIOC(pigeon-inspired optimization clustering).该方法根据蛋白质复合物的特性提出了簇的紧密邻接点概念和附件对核心的附着度概念,基于这两个概念,PIOC通过模拟鸽子优化算法中鸽子寻找目的地的过程来识别蛋白质复合物;结合鸽子算法中先全局搜索再局部搜索的特性和蛋白质复合物的核心附件结构,先通过鸽子算法中地图罗盘操作的全局搜索形成蛋白质复合物的核心,再通过鸽子算法地标操作的局部搜索将附件蛋白质聚集到核心簇中形成蛋白质复合物.基于酵母蛋白质相互作用网络DIP上的实验表明,PIOC比当前其他的蛋白质复合物识别算法能更有效地识别蛋白质复合物.
蛋白质相互作用(PPI)、鸽子优化算法、蛋白质复合物、聚类
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TP391(计算技术、计算机技术)
The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 61502290, 61401263;the Industrial Research Project of Science and Technology in Shaanxi Province under Grant No. 2015GY016;the Postdoctoral Science Foundation of China under Grant No. 2015M582606;the Graduated Student Innova-tion Foundation of Shaanxi Normal University under Grant No. 2015CXS030
2017-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
1279-1287
