【摘 要】
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通常在蛋白质网络中挖掘稠密子图或模块来识别其中的蛋白质复合物,限制了其应用范围和识别的准确性。针对该问题,提出了一种基于加权网络和局部适应度的蛋白质复合物识别算法。该算法综合稠密子图的密度指标和模块性定义了新的局部适应度函数,并基于边聚集系数构建加权的蛋白质网络,根据权值选择边,在加权蛋白质网络中将种子边不断聚类扩展,挖掘综合适应度最大的子图,从而识别出蛋白质复合物。在多个真实蛋白质网络中的实验表
【机 构】
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长沙医学院信息工程学院,信息工程大学网络空间安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（F010103）
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通常在蛋白质网络中挖掘稠密子图或模块来识别其中的蛋白质复合物,限制了其应用范围和识别的准确性。针对该问题,提出了一种基于加权网络和局部适应度的蛋白质复合物识别算法。该算法综合稠密子图的密度指标和模块性定义了新的局部适应度函数,并基于边聚集系数构建加权的蛋白质网络,根据权值选择边,在加权蛋白质网络中将种子边不断聚类扩展,挖掘综合适应度最大的子图,从而识别出蛋白质复合物。在多个真实蛋白质网络中的实验表明,该算法能够有效提升蛋白质复合物识别的准确性。
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