大范围蛋白质彼此作用网络复合物发掘算法研究

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大范围蛋白质彼此作用网络复合物发掘算法研究

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毕业论文范文题目：大范围蛋白质彼此作用网络复合物发掘算法研究，论文范文关键词：大范围蛋白质彼此作用网络复合物发掘算法研究
大范围蛋白质彼此作用网络复合物发掘算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：当前,生命医学研究正处于后基因组时代。体系地分析跟全面懂得蛋白质之间通过彼此作用实现生福气动的法则成为最热的研究问题之一。特别是,从大范围蛋白质彼此作用网络中辨认蛋白质复合物对猜测蛋白质功能、阐明特定的生物过程存在重要意思。针对算法CPM利用于蛋白质彼此作用网络时,蛋白质复合物辨认正确率不高等缺点,咱们通过引入间隔限度（略..）前提束缚蛋白质复合物的范围,进而提出了基于团浸透跟间隔限度的蛋白质复合物辨认参数算法CPM-DR与非参数算法CP-DR。基于酵母蛋白质彼此作用网络平台的实验成果表明,CPM-DR跟CP-DR都比CPM可能更正确、更有效、更全面的辨认出存在特定生物意思的蛋白质复合物。针对传统的基于密度的部分搜查方法忽视了边沿蛋白质结点、（文章此处忽略..）稀少的实在蛋白质复合物、不考虑蛋白质对生福气动的基本差别等缺点,提出了基于关键蛋白质跟部分适应的蛋白质复合物辨认算法EPOF,并将其利用到加权跟非加权的酵母蛋白质彼此作用网络。实验成果表明,EPOF比拟于其余算法存在更好的机能。此外,EPOF可能辨认存在生物意思的低密度蛋白质复合物。更进一步,EPOF验证了关键蛋白质在（略..）蛋白质复合物辨认研究中存在极其重要的作用。针对蛋白质彼此作用的动态性、可利用的蛋白质彼此作用数据的不完全性跟存在噪声等众多问题,通过融合组织特异性的基因表白数据跟人类静态蛋白质彼此作用网络,提出了基于组织特异性跟部分适应的蛋白质复合物辨认算法TSOF。将TSOF利用到人类静态蛋白质彼此作用网络的实验成果表明,TSOF辨（本文此处忽略..）认的蛋白质复合物存在很强的生物意思。此外,TSOF验证了组织特异性蛋白质彼此作用在蛋白质复合物辨认研究中存在极其重要的作用。本文提出的多少个蛋白质复合物辨认算法从不同角度出发,有效地解决了蛋白质彼此作用网络聚类过程中存在的一些问题,辨认的蛋白质复合物从统计意思上被证明是有生物意思的,对生物实验存在踊跃的领导意思。

以上为本篇毕业论文范文大范围蛋白质彼此作用网络复合物发掘算法研究的介绍部分。

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