【摘 要】
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预测蛋白质交互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络中未知蛋白质的功能,是生物信息学的一个研究热点。目前基于功能流的方法能有效地解决PPI网络的聚类问题,但是其正
【基金项目】
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2011年国家自然科学基金(61100164);陕西省2010年自然科学基础研究计划项目(2010JQ8034);2009年中央高校基本科研业务费专项资金项目(GK200902016);陕西师范大学研究生创新基金(2011CXS030)资助
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预测蛋白质交互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络中未知蛋白质的功能,是生物信息学的一个研究热点。目前基于功能流的方法能有效地解决PPI网络的聚类问题,但是其正确率偏低、时间复杂度较高。为此提出了一种融合人工鱼群机理的PPI网络聚类模型与算法:将人工鱼看作一组聚类中心,觅食行为是指从每个聚类中心开始向它的邻接结点搜索并添加结点到该聚类模块中;接下来将目标函数值最大的人工鱼对应的一组聚类模块看作初始的聚类结果,对应鱼群的追尾行为;剩下的人工鱼开始执行聚群行为,判断对应的聚类模块与初始的聚类结果之间的相似度。如果相似度低于给定的阈值,则将聚类模块添加到初始的聚类结果中。PPI数据集上的仿真实验表明,该算法可以自动确定聚类数目,而且聚类结果的正确率和算法的运行效率都优于功能流算法。
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