【摘 要】
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预测蛋白质相互作用(PPI)网络中的功能模块对于认识和理解生物系统的组织结构和功能具有重要理论意义和应用价值。在实际应用中，我们主要通过将蛋白质相互作用网络转化为数学
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预测蛋白质相互作用(PPI)网络中的功能模块对于认识和理解生物系统的组织结构和功能具有重要理论意义和应用价值。在实际应用中，我们主要通过将蛋白质相互作用网络转化为数学中的图，并建立图论的模型和算法进行搜索和发现功能模块，并做进一步的分析。 本文提出了一种基于节点密度进行局部合并搜索功能模块的预测算法--DBMS算法及其改进形式--介值DBMS算法。DBMS算法是一种基于节点密度进行局部合并搜索的生长型功能模块预测算法，而介值DBMS算法在生长型算法的基础上融合了分裂算法中高介值连接删除分裂的思想，使其更强的预测能力。我们对于两种算法进行了分析和比较，并在模拟数据和真实数据进行了检验。为了评价检验结果，我们还引入了模糊矩阵与相似度等概念。分析和实验结果表明这两种算法都是可行的。在速度上，DBMS算法优于介值DBMS算法，但在性能上，介值DBMS算法具有一定的优势。
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