基于蛋白質相互作用網(wǎng)絡的功能模塊識別及功能預測研究.pdf

1、隨著高通量實驗方法的發(fā)展，可獲得的全基因組范圍的蛋白質相互作用（Protein-Protein Interaction，以下簡稱PPI）網(wǎng)絡數(shù)據(jù)逐步增多，使得我們可以系統(tǒng)地研究組成整個系統(tǒng)的生物分子的行為和屬性。研究蛋白質間的相互作用關系，識別 PPI網(wǎng)絡中有意義的結構，如蛋白質復合體和功能模塊，預測蛋白質相互作用網(wǎng)絡中蛋白質的功能，能夠幫助人們從分子水平上認識生命運行的機制，闡明各種疾病發(fā)病的機理，進而找到新的治療手段。隨著蛋白質相互

2、作用研究的不斷深入，僅憑實驗的方法已經(jīng)無法滿足大規(guī)模蛋白質相互作用網(wǎng)絡構建和分析的需求，基于生物信息學的研究方法逐漸受到了人們的重視。然而，蛋白質相互作用的機理復雜，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，實驗測得的相互作用數(shù)據(jù)具有較高的假陽性率和假陰性率，這些都給相關的生物信息學研究帶來了很大的挑戰(zhàn)。本文圍繞蛋白質相互作用網(wǎng)絡，主要針對以下幾個方面進行了深入的分析和研究：
　?。?）基于HKC的蛋白質功能模塊識別算法研究。
　　PPI網(wǎng)絡具有模

3、塊性，包含許多內(nèi)部密集連接但是同網(wǎng)絡的其它部分連接較為稀疏的模塊。從PPI網(wǎng)絡中預測功能模塊不僅可以降低PPI網(wǎng)絡的高度復雜性，同時這些功能模塊也是深入研究整個 PPI網(wǎng)絡的組成和結構的關鍵的第一步，有助于預測蛋白質功能。由于PPI網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中存在極高的噪聲，以及網(wǎng)絡特定的拓撲特性，傳統(tǒng)的度量空間中的聚類方法并不能成功地從 PPI網(wǎng)絡中識別出蛋白質功能模塊，本文提出了一種新的基于拓撲的算法——HKC算法，該算法利用兩個核心概念，即最大k-

4、core和凝聚度（highest k-core and cohesion，簡稱HKC），通過從 PPI網(wǎng)絡中識別可重疊的局部密集子圖的方式來預測蛋白質功能模塊。在不同數(shù)據(jù)集和基準集上的實驗顯示，HKC算法可以有效地從全基因組規(guī)模的PPI網(wǎng)絡中識別功能模塊，并且性能明顯優(yōu)于同類算法。
　?。?）蛋白質相互作用加權方法研究。
　　高通量方法產(chǎn)生的PPI數(shù)據(jù)具有較高的假陽性率和假陰性率。為了合理評估高通實驗方法得到的PPI數(shù)據(jù)集并

5、修正其中的錯誤，迫切需要靈活且廉價的計算方法來評估蛋白質相互作用的可靠性。本文提出了兩種蛋白質相互作用加權的方法，第一種方法基于隨機游走算法提出了權重向量的概念，并利用權重向量作為蛋白質相互作用權值；第二種加權方法提出了一種蛋白質相似度的概念，通過綜合利用GO注釋信息和網(wǎng)絡拓撲結構來評估PPI網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的可靠性。利用MCL算法驗證加權方法的有效性，分別利用MCL算法在未加權酵母PPI網(wǎng)絡和利用各種不同加權方法加權的PPI網(wǎng)絡中識別蛋白質功

6、能模塊，然后采用多種方法衡量結果性能，實驗顯示利用蛋白質相似度和權重向量這兩種方法對PPI網(wǎng)絡進行加權都可以提高功能模塊預測算法的性能，這充分說明了這兩種加權方法的有效性。
　?。?）基于不同加權方法的蛋白質功能模塊識別研究。
　　基于蛋白質相互作用加權方法的研究，本文提出了一種新的蛋白質功能模塊預測算法Expander算法，該算法利用親近度的概念，通過擴展核心來預測功能模塊。親近度利用蛋白質相互作用的權值來計算一個蛋白質同

7、一個已知的團之間的親近程度，它可以建立在不同的加權方法基礎之上。因此Expander算法可以看做是一個開放的平臺：可以利用各種不同信息采用多種加權方法對蛋白質相互作用進行加權，然后采用Expander算法在加權后的網(wǎng)絡中預測功能模塊，這樣可以根據(jù)實驗目的不同有針對地選擇不同的加權方法，從而達到更好的效果。
　?。?）蛋白質功能預測方法研究。
　　預測未知蛋白質的功能是后基因組時代最重要的挑戰(zhàn)之一，快速有效地對蛋白質功能進行預

8、測對于揭示細胞組成和功能的基本原理，研究蛋白質在生物體代謝途徑中的地位，以及深入理解生物體行為和藥物設計等方面具有十分重要的意義。本文提出一種基于功能模塊的迭代式蛋白質功能預測方法PPIPredict算法，該方法在本文提出的功能模塊識別算法（Expander算法）識別出的功能模塊基礎之上，將各個功能模塊當做獨立的蛋白質相互作用子圖，將模塊具有的所有功能作為備選的預測功能，對其中未注釋的蛋白質進行迭代式的功能預測。實驗表明，該方法的預測效