本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點的查找方法研究

  更多相關(guān)文章： 中點 直徑路徑 先驗蛋白質(zhì) PPI網(wǎng)絡(luò) 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點對整個網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)具有重要作用。對于真實網(wǎng)絡(luò)而言,能夠有效地定位到關(guān)鍵節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)的維護與網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的研究等方面都具有重要意義。本文從網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)出發(fā),并結(jié)合PPI (Protein-Protein Interaction)網(wǎng)絡(luò)的生物信息特征,給出兩個關(guān)鍵節(jié)點查找算法。直徑在各種類型的網(wǎng)絡(luò)中都是極其重要的拓撲結(jié)構(gòu)參數(shù)。然而,直徑很少被用于關(guān)鍵節(jié)點的查找。本文定義直徑所在路徑的中點為整個網(wǎng)絡(luò)的中點,并給出搜索中點的DCD算法。該算法被用在小世界網(wǎng)絡(luò)、無標度網(wǎng)絡(luò)、星形長尾網(wǎng)絡(luò)和五個真實網(wǎng)絡(luò)中,實驗結(jié)果表明,通過DCD算法搜索到的中點在網(wǎng)絡(luò)中心性指標如介數(shù)中心性(BC)接近中心性(CC)、度中心性(DC)、肛核分解上比整個網(wǎng)絡(luò)的平均情況具有優(yōu)勢。此外,刪除中點后,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如直徑和最大連通分支都發(fā)生很大變化。本文還基于DCD算法提出了有效的刪邊策略,該策略能夠?qū)崿F(xiàn)只刪除少量邊而使網(wǎng)絡(luò)節(jié)點對在很大程度上不連通。DCD算法不需要找到所有可能的直徑所在路徑,而是基于廣度優(yōu)先和Bellman準則,因此其時間復(fù)雜度對于稀疏網(wǎng)絡(luò)而言要優(yōu)于Floyd算法。對于PPI網(wǎng)絡(luò)而言,結(jié)合生物信息的關(guān)節(jié)蛋白質(zhì)搜索方法被證明比單純從拓撲結(jié)構(gòu)出發(fā)的方法準確率更高。然而,現(xiàn)有的大多數(shù)搜索方法只包含一類生物學信息。PPI網(wǎng)絡(luò)固有的由假陽性及假陰性交互關(guān)系引起的噪音也對重要蛋白質(zhì)預(yù)測的準確性有很大影響。本文對此提出了一個有效的重要蛋白質(zhì)搜索方法IDSSP,該方法首先結(jié)合STRING數(shù)據(jù)庫的多種生物學信息對每個蛋白質(zhì)進行評分,評分高的蛋白質(zhì)被用作先驗蛋白質(zhì)。然后,對先驗蛋白質(zhì)的鄰居節(jié)點進行權(quán)重計算以選出候選重要蛋白質(zhì),權(quán)值的計算過程通過對DIP和STRING數(shù)據(jù)庫的整合實現(xiàn)。整合后的蛋白質(zhì)交互關(guān)系具有高可信性。在釀酒酵母菌上進行的實驗結(jié)果表明IDSSP方法在絕大多數(shù)情況下比現(xiàn)有的準確率較高的方法CPPK、CEPPK和UDoNC準確率更高。除此之外,本文中所使用的先驗蛋白質(zhì)不需要是重要蛋白質(zhì)。
【關(guān)鍵詞】：中點 直徑路徑 先驗蛋白質(zhì) PPI網(wǎng)絡(luò) 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)12-13
• 2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點搜索概述13-23
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中心性指標簡介13-14
• 2.1.1 介數(shù)中心性13
• 2.1.2 接近中心性13-14
• 2.1.3 度中心性14
• 2.1.4 k-核分解14
• 2.2 直徑與網(wǎng)絡(luò)連通性14-15
• 2.3 PPI網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點搜索15-22
• 2.3.1 “中心性—致命性”法則15-17
• 2.3.2 PPI相關(guān)數(shù)據(jù)庫17-18
• 2.3.3 重要蛋白質(zhì)搜索算法18-22
• 2.4 小結(jié)22-23
• 3 基于直徑的重要節(jié)點搜索方法23-39
• 3.1 基于直徑的重要節(jié)點搜索方法23-25
• 3.2 數(shù)據(jù)集25-27
• 3.2.1 確定性網(wǎng)絡(luò)25-26
• 3.2.2 由Pajek生成的小世界網(wǎng)絡(luò)模型和無標度網(wǎng)絡(luò)模型26-27
• 3.2.3 實際網(wǎng)絡(luò)27
• 3.3 實驗結(jié)果27-37
• 3.3.1 確定性網(wǎng)絡(luò)27-28
• 3.3.2 星形長尾網(wǎng)絡(luò)28-29
• 3.3.3 小世界網(wǎng)絡(luò)和無標度網(wǎng)絡(luò)29-32
• 3.3.4 實際網(wǎng)絡(luò)32-35
• 3.3.5 基于DCD算法的刪邊策略35-37
• 3.4 DCD算法時間復(fù)雜度37
• 3.5 結(jié)論37-39
• 4 基于先驗知識的重要蛋白質(zhì)搜索方法39-50
• 4.1 基于先驗知識的重要蛋白質(zhì)搜索方法39-42
• 4.1.1 STRING中的組合分數(shù)39-40
• 4.1.2 IDSSP中的蛋白質(zhì)評分40-41
• 4.1.3 候選重要蛋白質(zhì)41-42
• 4.2 數(shù)據(jù)集42
• 4.3 實驗結(jié)果42-48
• 4.3.1 綜合比較42-43
• 4.3.2 先驗蛋白質(zhì)個數(shù)43-44
• 4.3.3 重要與非重要先驗蛋白質(zhì)44-45
• 4.3.4 IDSSP方法的隨機性45-47
• 4.3.5 F_1 Score47-48
• 4.3.6 高分先驗蛋白質(zhì)的普適性48
• 4.4 結(jié)論48-50
• 結(jié)論50-52
• 參考文獻52-58
• 附錄A DCD算法偽代碼58-61
• 附錄B S.cere中評分前40名的蛋白質(zhì)61-62
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況62-63
• 致謝63-64

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本文編號：930192