【摘 要】
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随着人类基因组计划的完成,如何从蛋白质网络的结构特性出发,有效地识别蛋白质复合物和功能模块正成为蛋白质组学研究的重点.提出一种新型的蛋白质复合物挖掘算法,首先分析蛋
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随着人类基因组计划的完成,如何从蛋白质网络的结构特性出发,有效地识别蛋白质复合物和功能模块正成为蛋白质组学研究的重点.提出一种新型的蛋白质复合物挖掘算法,首先分析蛋白质网络的结构特征,依据每个蛋白质的GO术语相似性对蛋白质网络进行加权,再通过不断地迭代传播,将各节点划分到稳定的集合中,从而识别出蛋白质复合物.该算法与CPM算法（k=3）及Core-Attachment算法进行对照实验,结果表明该算法在预测得到的蛋白质复合物的匹配程度和复合物的功能富集性等方面更有优势.
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