文档介绍：
一种集成结构域和复合物信息的蛋白质功
能预测方法#
蔡娟,李敏,王建新
5
10
(中南大学信息科学与工程学院,长沙 410083)
摘要:蛋白质功能预测计算方法研究是近年来计算生物学中的一个重要问题,吸引了全世界
科学工作者的兴趣和广泛关注。其中一类重要的方法利用蛋白质相互作用网络来预测蛋白质
功能,并获得了不少研究成果。本文提出了一种新的预测算法 DSCP,它通过定义一种蛋白
质相互作用中的蛋白质结构域组合相似性,并进一步结合蛋白质复合物信息来扩展蛋白质结
构域上下文的范围,用于衡量蛋白质之间的功能相似性。将新算法运用于酵母模式生物的蛋
白质相互作用网络,实验结果表明,本文提出的基于结构域组合相似性的算法能够很好的用
于未知蛋白质功能的预测。
关键词:蛋白质功能预测;蛋白质结构域;蛋白质复合物;蛋白质相互作用网络
中图分类号:TP311
15
Predict protein functions by integrating protein domains
and plexes
CAI Juan, LI Min, WANG Jianxing
(School of Information Science and Engineering, Central South University, ChangSha 410083)
20
25
30
35
40
Abstract: Prediction of protein functions putational approaches is one of the most impor-
tant problems in putational biology, which has attracted interests and focuses of resear-
chers all over the world. One major branch of these algorithms is to solve this problem in the
context of protein works, in which a plenty of achievements have been acquired. In
this paper, we proposed an algorithm DSCP that uses the bination similarity in protein
work to infer similarities between proteins and plexes are used to extend
the scope of domain context. Applying the new algorithm to classify proteins works of the
model specie of haromyces cerevisiae, the results have proved the effectiveness of the domain
combination similarity-based algorithm in predict unknown protein annotations.
Keywords: protein function prediction; protein domain; plex; protein interaction
network
0 引言
使用计算方法预测蛋白质功能的是计算生物学中的一个重要问题[1]。近年来,由酵母双
杂交、串联亲和纯化等实验技术获得的大规模蛋白质相互作用(PPI)数据得到了广泛的研
究,利用 PPI 网络、从网络层次研究蛋白质功能已经受到也越来越多的关注[2]。研究表明,
70%-80%存在相互作用的蛋白质之间都拥有相同的功能[3]。利用蛋白质相互作用网络预测蛋
白质功能正是基于这一理论基础。现有的基于网络的计算方法可大致分为两类:根据相互作
用直接进行功能注释的方法和通过挖掘功能模块统一注释模块内未知蛋白质的基于功能模
块的方法。
Schwikowski 等人[3]首先提出了一种基于邻居功能信息,通过多数表决进行功能预测的
算法。Hisigaki 等人[4]通过计算卡方统计综合考虑了某种功能在邻居及整个网络中的分布情
况。Vazquez 等人[5]根据相互作用的蛋白质之间的功能关系定义了一个优化目标函数,并采
基金项目:国家自然科学基金(61003124); 高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20090162120073)
作者简介:蔡娟,(1989-),女,硕士研