【摘 要】
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论文从蛋白质序列数据的角度出发,通过序列相似度循环匹配构造蛋白质网络,并且通过网络节点重要性排序算法预测蛋白质功能.以节点重要性重要性作为研究对象,在蛋白质网络应用
【机 构】
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三明学院现代教育技术中心,福建师范大学软件学院
【基金项目】
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福建省自然科学基金（2014J01220）, 三明学院科研基金（B201201/G）, 福建省教育厅科技基金（JB13187,JA15463）
论文部分内容阅读
论文从蛋白质序列数据的角度出发,通过序列相似度循环匹配构造蛋白质网络,并且通过网络节点重要性排序算法预测蛋白质功能.以节点重要性重要性作为研究对象,在蛋白质网络应用节点重要性算法Page Rank计算网络中蛋白质节点PR值,在Hadoop平台上进行开发实现功能预测的并行计算,减小运行时间.最后通过准确率,召回率以及F1-measure三个指标来衡量结果,并对比传统的功能预测方法,验证结果的有效性.
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