真核细胞包含许多组成部分,被称为亚细胞区室或细胞器。蛋白质必须被运输到适当的亚细胞区室才能正常发挥其分子功能。蛋白质组学分析的一项基本任务是探索蛋白质在亚细胞水平上进行活动和调节活动的功能。细胞的分隔可以使蛋白质有效地发挥其活性。蛋白质只有在正确的位置,正确的时间出现,并与正确的分子相互作用,细胞的生命活动才能正常运行。蛋白质亚细胞定位的知识可以为了解蛋白质功能和相关细胞机制提供有价值的见解。因而对人类蛋白质亚细胞分布的系统研究是人类蛋白质组学的一项基本任务。特定状态下蛋白质亚细胞定位的分析是系统生物学研究中一项重要且具有挑战性的任务。蛋白质可能在不同的亚细胞区室中执行不同的功能。因此,蛋白质的亚细胞空间分布的动态和不同状态下的改变对于鉴定细胞功能至关重要。尽管此重要功能在分子和细胞生物学中广为人知,但迄今为止,大多数大规模蛋白质注释研究都忽略了它。定位错误的蛋白质与各种癌症有关。鉴定错误定位的蛋白质对于理解癌症的病理学和开发疗法很重要。然而用于确定蛋白质亚细胞位置的实验方法通常昂贵又费时。本文试图使用计算方法在三种不同的癌症中鉴定与癌症相关的错误定位蛋白。通过整合基因表达谱和动态蛋白质-蛋白质相互作用网络,本文构造了DPPN-SVM（英文Dynamic Protein-Protein Network with Support Vector Machine）,这是一种使用以扩散核为核函数的支持向量机作为分类器的预测模型。通过这种预测模型,本文预测出了许多错误定位的蛋白质。由于本文引入了在现有研究中从未被考虑过的动态蛋白质-蛋白质相互作用网络,本文的模型比现有研究能够识别更多错误定位的蛋白质。据我们所知,这是第一个结合动态蛋白质-蛋白质相互作用网络来鉴定癌症中错误定位的蛋白质的研究。