10.3969/j.issn.1000-1220.2021.10.026
融合多种拓扑信息的生物网络比对算法
针对使用单一拓扑信息进行生物网络比对,难以提高比对质量的问题,本文提出了3种拓扑度量方法用于网络比对,以提高比对质量.主要工作分为3个部分:1)首次提出了相关值的概念,用以衡量同一网络中结点间的相似性;2)为了更充分地挖掘不同网络结点间的相似性信息,提出了一种基于特征向量中心性的拓扑得分计算方法,并将其应用于模块内比对阶段得分函数的构造;3)考虑到网络的模块化性质,引入了保守边,以便能最大限度的获取不同网络模块间的边保守信息.通过对Iso-Base数据库中的6个物种对进行实验,结果表明,本文算法ECAlign获得了更高拓扑质量的比对,同时与现有的其他方法相比,本文方法的综合表现最好.
网络比对;相关值;特征向量中心性;保守边
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TP393(计算技术、计算机技术)
江苏省青年科学基金项目;江苏省研究生科研创新计划项目
2021-10-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
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