计算机研究与发展

北大核心,JST,Pж(AJ),EI,CSCD

国内刊号:11-1777/TP

国际刊号:1000-1239

计算机研究与发展杂志2022年第7期:基于动态网络切分的关键蛋白质预测方法

发布日期:

作者:钟坚成,方卓,瞿佐航,钟颖,彭玮,潘毅,

关键词:关键蛋白质, 蛋白质相互作用网络, 动态网络, 周期子网络, 动态基因表达,

关键蛋白质作为蛋白质中的关键物质,不仅对研究细胞生长调控有着重要意义,也为更深层次的疾病研究奠定理论基础.目前,针对关键蛋白质的识别方法大多为应用基因表达信息和蛋白质相互作用网络,提出识别关键蛋白质的静态和动态网络方法,但这些方法未考虑基因表达调控的周期性规律,无法准确地刻画受基因周期调控的蛋白质网络.为此,在基因表达动态性的基础上引入了基因周期性表达的概念,提出了一种动态网络切分方法.该方法通过构建基因“活性”表达矩阵,利用切分后的“活性”表达矩阵作用于蛋白质相互作用网络,从而形成蛋白质周期子网络,最终综合各周期子网络来衡量蛋白质结点在网络中的重要性.实验结果表明,该方法在酵母、大肠杆菌和人类膀胱数据中可以有效地提高关键蛋白质预测率.

来源:2022年第7期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

查看计算机研究与发展杂志2022年第7期

联系我们

  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 电话:(010)62620696
  • E-mail:crad@ict.ac.cn

咨询工作人员