基于相互作用的蛋白质功能预测  

Inferring Protein Function from Protein-protein Interaction Networks

作　　者：王正华[1] 王秀鹤[1] 王勇献[1] 张振慧[1] 

机构地区：[1]国防科技大学并行与分布处理国家重点实验室,湖南长沙410073

出　　处：《激光生物学报》2007年第4期390-393,共4页Acta Laser Biology Sinica

基　　金：国家自然科学基金项目(60603054)

摘　　要：蛋白质功能预测是后基因时代研究的热点问题。基于相互作用的蛋白质功能预测方法目前应用比较广泛,但是当"伙伴蛋白质"(interacting partners)数目k较小时,其预测准确率不高。从蛋白质相互作用网络入手,结合"小世界网络"特性,有效解决了k较小时预测准确率不高的问题。对酵母(Saccharomyces cerevisiae)蛋白质的相互作用网络进行预测,当k≤4时其预测准确率比相同条件下的GO(global optimization)方法有一定提高。实验结果表明:该方法能够有效的应用于伙伴蛋白质数目较小时的蛋白质功能预测。Prediction of protein function is the most challenging problem of the post-genomic era. The methods on the basis of protein-protein interaction networks are widely used at present. But when the interacting partners k is small the success rate is decreased, Here we propose a ＂small-world networks＂-based algorithm （SWN-BA） to infer protein function from Saccharomyces cerevisiae protein-protein interaction network, and get higher success rate with SWN-BA comparing with global optimization （GO） method when k ≤4. The thought of the ＂Small-world Networks＂ can well be used in the study of protein function from protein-protein interaction networks especially when k is small,

关 键 词：蛋白质功能预测 蛋白质相互作用 小世界网络 

分 类 号：Q811[生物学—生物工程] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]