針對單一數(shù)據(jù)源預測蛋白質(zhì)功能效果不佳以及蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡信息不完全等問題，提出一種多數(shù)據(jù)源融合和基于雙重索引矩陣的隨機游走的蛋白質(zhì)功能預測（ MSI-RWDIM）算法。該算法使用了蛋白質(zhì)序列、基因表達和蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)預測蛋白質(zhì)功能，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)源特性構建相應的相互作用加權網(wǎng)絡；然后融合各數(shù)據(jù)源加權網(wǎng)絡并結合功能相關性網(wǎng)絡構建雙重索引矩陣，使用隨機游走算法計算得分進而預測蛋白質(zhì)功能。在酵母數(shù)據(jù)集的五折交叉驗證中，MSI-RWDIM算法具有較高的準確率和較低的覆蓋率，還可降低功能標簽損失率。研究結果表明，MSI-RWDIM算法的總體性能優(yōu)于常用的K近鄰、直推式多標簽集成分類和快速同步加權方法。
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