【摘 要】
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预测蛋白质功能是后基因组时代最具挑战性的问题之一,在大规模数据下采用高性能的功能预测算法能够节省大量的实验时间和成本。利用基于蛋白质相互作用网络的全局优化模型,提
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（30800713/C140102）, 福建省自然科学基金资助项目（2008J0316）
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预测蛋白质功能是后基因组时代最具挑战性的问题之一,在大规模数据下采用高性能的功能预测算法能够节省大量的实验时间和成本。利用基于蛋白质相互作用网络的全局优化模型,提出了蛋白质功能预测的蚁群优化算法,算法在考虑全局模型的同时还利用了网络的先验信息,提高了搜索效率,仿真结果表明,蚁群优化算法能够有效对蛋白质功能进行预测,并且对蛋白质相互作用网络中的假阳性、假阴性数据具有较高的容错能力。
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