蛋白质相互作用网络功能模块检测的研究综述

被引：76

作者：

冀俊忠

刘志军

刘红欣

刘椿年

机构：

[1] 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室

来源：

自动化学报 | 2014年 / 40卷 / 04期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

蛋白质相互作用网络; 功能模块检测; 检测流程; 分类体系; 性能对比;

D O I：

暂无

中图分类号：

Q51 [蛋白质]; R346 [];

学科分类号：

070307 [化学生物学];

摘要：

蛋白质相互作用(Protein-protein interaction,PPI)网络是生命活动中一种极其重要的生物分子关系网络,利用计算方法从PPI网络中检测功能模块是目前生物信息学中一项重要的研究课题.本文首先总结了功能模块检测过程的基本流程,说明了预处理和后处理的作用;其次,提出了一种模块检测方法的分类体系,并对其中一些代表性的检测算法进行了阐述;再次,给出了模块检测常用的数据库、评价指标和相关软件工具,并通过实验对代表性算法进行了性能对比.最后,通过对该领域挑战性问题的分析预测了模块检测未来的研究方向,以期对相关研究提供一定的参考.

引用

页码：577 / 593

页数：17

共 12 条

[1]

基于连接强度的PPI网络蚁群优化聚类算法 [J].

雷秀娟 ;

黄旭 ;

吴爽 ;

郭玲 .

电子学报, 2012, 40 (04) :695-702

[2]

蛋白质相互作用信息的文本挖掘研究进展 [J].

李满生 ;

刘齐军 ;

李栋 ;

刘培磊 ;

朱云平 .

中国科学:生命科学, 2010, 40 (09) :805-819

[3]

生物网络比对的模型与算法 [J].

郭杏莉 ;

高琳 ;

陈新 .

软件学报, 2010, 21 (09) :2089-2106

[4]

复杂网络聚类方法 [J].

杨博 ;

刘大有 ;

金弟 ;

马海宾 .

软件学报, 2009, 20 (01) :54-66

[5]

蛋白质相互作用网络进化分析研究进展 [J].

刘中扬 ;

李栋 ;

朱云平 ;

贺福初 .

生物化学与生物物理进展, 2009, 36 (01) :13-24

[6]

生物信息学的现状与展望[J] 张春霆世界科技研究与发展 2000, 06

[7]

Predicting protein complexes in protein interaction networks using a core-attachment algorithm based on graph communicability[J] Xiaoke Ma;Lin Gao Information Sciences 2011,

[8]

Spectral clustering for detecting protein complexes in protein–protein interaction (PPI) networks[J] Guimin Qin;Lin Gao Mathematical and Computer Modelling 2010,

[9]

Evolution at the system level: the natural history of protein interaction networks[J] Michael P.H. Stumpf;William P. Kelly;Thomas Thorne;Carsten Wiuf Trends in Ecology & Evolution 2007,

[10]

Protein interaction networks of Saccharomyces cerevisiae; Caenorhabditis elegans and Drosophila melanogaster: Large‐scale organization and robustness[J] DongLi;JianqiLi;ShuguangOuyang;JianWang;SongfengWu;PingWan;YunpingZhu;XiaojieXu;FuchuHe Proteomics 2006,

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