針對加權(quán)模塊度函數(shù)聚類算法在蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中進行復(fù)合物識別的準(zhǔn)確率不高、召回率較低以及時間性能不佳等問題進行了研究,提出一種基于模塊度函數(shù)的加權(quán)蛋白質(zhì)復(fù)合物識別算法IWPC-MF（Algorithm for Identifying Weighted Protein Complexes based on Modularity Function）。融合點聚集系數(shù)改進邊聚集系數(shù),將改進后的邊點聚集系數(shù)與基因共表達的皮爾遜相關(guān)系數(shù)結(jié)合來構(gòu)建加權(quán)蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò);基于節(jié)點權(quán)重選取種子節(jié)點,遍歷種子的鄰居節(jié)點,設(shè)計節(jié)點間的相似度度量和蛋白質(zhì)附著度來獲取初始聚類模塊;設(shè)計基于緊密度的蛋白質(zhì)復(fù)合物模塊度函數(shù)來合并初始模塊,并最終完成復(fù)合物的識別,克服傳統(tǒng)的模塊度函數(shù)無法識別出重疊和規(guī)模較小的復(fù)合物的缺陷。將IWPC-MF算法應(yīng)用在DIP數(shù)據(jù)上進行復(fù)合物的識別,實驗結(jié)果表明IWPC-MF算法的準(zhǔn)確率和召回率較高,能夠較準(zhǔn)確地識別蛋白質(zhì)復(fù)合物。 

【文章頁數(shù)】：13 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)定義
3 IWPC-MF算法
    3.1 算法思想
    3.2 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
        3.2.1 PPI網(wǎng)絡(luò)的拓撲特性
        3.2.2 蛋白質(zhì)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)
        3.2.3 蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)
    3.3 初始模塊的形成
    3.4 初始模塊的合并
    3.5 IWPC-MF算法步驟
    3.6 算法的時間復(fù)雜度
4 實驗結(jié)果以及分析
    4.1 實驗環(huán)境
    4.2 實驗數(shù)據(jù)集
    4.3 評價指標(biāo)
        4.3.1 精度、召回率和F-measure度量
        4.3.2 P-value值度量
    4.4 參數(shù)選擇
    4.5 邊點聚集系數(shù)度量的有效性分析
    4.6 加權(quán)蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的性能分析
    4.7 優(yōu)化的模塊度函數(shù)的有效性分析
    4.8 算法性能的比較分析
5 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
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