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蛋白质复合物预测方法分析与比较*
引用本文:汤希玮,王建新,胡秋玲.蛋白质复合物预测方法分析与比较*[J].计算机应用研究,2011,28(10):3611-3614.
作者姓名:汤希玮  王建新  胡秋玲
作者单位:1. 中南大学信息科学与工程学院,长沙410083;湖南第一师范学院信息科学与工程学院,长沙410205
2. 中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083
3. 湖南第一师范学院信息科学与工程学院,长沙,410205
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61073036);湖南第一师范学院自然科学基金资助项目(XYS08N07)
摘    要:分析和比较了五种蛋白质复合物预测的典型计算方法,并讨论了该领域一些有希望的研究方向。实验结果显示各种计算方法预测出的复合物能较好地匹配真实的复合物。如果恰当地考虑蛋白质相互作用数据的质量而将数据源的噪声最小化并将各种生物特征结合到预测过程中去,计算方法的性能将进一步改善。

关 键 词:蛋白质相互作用    蛋白质相互作用网络    蛋白质复合物    匹配统计    基因本体    功能富集

Analysis and compare of methods predicting protein complex
TANG Xi-wei,WANG Jian-xin,HU Qiu-ling.Analysis and compare of methods predicting protein complex[J].Application Research of Computers,2011,28(10):3611-3614.
Authors:TANG Xi-wei  WANG Jian-xin  HU Qiu-ling
Affiliation:(1.School of Information Science & Engineering, Central South University, Changsha 410083, China; 2.School of Information Science & Engineering, Hunan First Normal University, Changsha 410205, China)
Abstract:This paper analysized and compared the five state-of-the-art techniques for computational prediction of protein complexes, and discussed some promising research directions in this field. Experimental results show that the complexs predicted by the five computational methods match well with actual protein complexes. Further improvements can be achieved if the quality of the underlying protein interaction data can be considered adequately to minimize noisy sources, and the various biological evidences can be better incorporated into the prediction process.
Keywords:protein interaction  protein interaction network  protein complex  matching statistics  gene ontology  functional enrichment
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