CAJ | 학술논문

当前可用的生物数据在不断地迅速增长,仍有很多生物信息如蛋白质交互信息(protein-protein interaction,PPI)还未被发现,而这些潜在的或未知的信息对生物过程的研究是至关重要的.近年来,对未知生物信息的挖掘和研究吸引了很多人的关注.通过实验检测方法来发现这些信息是非常耗时耗力的,所以链接预测成为一种新的挖掘这些信息的指导方法.基于蛋白质交互网络并融合了基因表达数据信息,从拓扑和基因表达两个方面的信息来构建PPI权值网络,提出了一种在权值网络中基于相似度比较的链接预测的新方法来预测PPI网络中未知的交互信息.使用MIPS数据库评估了实验结果,表明了该算法有很好的准确率和良好的性能.
당전가용적생물수거재불단지신속증장,잉유흔다생물신식여단백질교호신식(protein-protein interaction,PPI)환미피발현,이저사잠재적혹미지적신식대생물과정적연구시지관중요적.근년래,대미지생물신식적알굴화연구흡인료흔다인적관주.통과실험검측방법래발현저사신식시비상모시모력적,소이련접예측성위일충신적알굴저사신식적지도방법.기우단백질교호망락병융합료기인표체수거신식,종탁복화기인표체량개방면적신식래구건PPI권치망락,제출료일충재권치망락중기우상사도비교적련접예측적신방법래예측PPI망락중미지적교호신식.사용MIPS수거고평고료실험결과,표명료해산법유흔호적준학솔화량호적성능.