【摘 要】
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蛋白质相互作用（PPI）网络是研究蛋白质的重要工具,故而对PPI网络的研究有助于人们系统地了解其生物多样性的过程。在科技发展的趋势下,高通量测序技术的成熟,使得PPI网络数据量爆炸式增加,促进了蛋白质相互作用网络的研究。计算机与数学统计的帮助下,蛋白质相互作用网络的数据不再是一团乱麻,利用复杂网络研究蛋白质相互作用关系也成为可能。但是仅仅通过实验测定蛋白质功能进行注释的效率跟不上大数据时代的步伐,
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蛋白质相互作用（PPI）网络是研究蛋白质的重要工具,故而对PPI网络的研究有助于人们系统地了解其生物多样性的过程。在科技发展的趋势下,高通量测序技术的成熟,使得PPI网络数据量爆炸式增加,促进了蛋白质相互作用网络的研究。计算机与数学统计的帮助下,蛋白质相互作用网络的数据不再是一团乱麻,利用复杂网络研究蛋白质相互作用关系也成为可能。但是仅仅通过实验测定蛋白质功能进行注释的效率跟不上大数据时代的步伐,未被标注功能的蛋白质的数目也随着PPI网络数据的增多而日益增大。因此怎样高效的标注蛋白质功能成为生物研究中的重点内容。突破实验预测的效率限制,通过计算方法高效率预测蛋白质功能,将为生物信息学、生物医学、生命机理探究以及更广泛惠及人类生命健康的研究工作打下基础。图小波的应用普遍,拓扑结构灵活,可以提取网络结构图的特征。由于蛋白质相互作用网络具有层次性、重叠性和模块化特性,本文以图小波为研究工具,借助图小波的帮助来提取PPI网络图特征,同时结合距离度量,对蛋白质相互作用网络进行聚类分析,从而寻找蛋白质相互作用网络中的模块化结构,即蛋白质功能社区,进而利用蛋白质功能社区作为辅助模块,帮助预测蛋白质功能社区内部包含的未知功能的蛋白质。即从图小波到蛋白质功能社区,最后再回到针对未注释的蛋白质进行功能预测。这将在通过计算探索蛋白质功能的道路上另辟蹊径。
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