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蛋白質(zhì)復(fù)合物由一組具有特定生物功能的蛋白質(zhì)組成。使用計(jì)算方法從生物網(wǎng)絡(luò)中預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)復(fù)合物對(duì)于理解生物活動(dòng)的機(jī)制和疾病的發(fā)病機(jī)理具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)的復(fù)合物識(shí)別算法通常僅基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，忽略生物特征和噪聲數(shù)據(jù)對(duì)復(fù)合物識(shí)別性能的影響。針對(duì)該問(wèn)題，本文提出一種基因本體和核-附屬結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)復(fù)合物識(shí)別算法，首先通過(guò)語(yǔ)義相似性融合蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)和基因本體信息構(gòu)建有權(quán)圖模型；其次，設(shè)計(jì)以局部子圖直徑和密度為聚類條件的核-附屬結(jié)構(gòu)的復(fù)合物識(shí)別算法GCA。最后，GCA和三個(gè)經(jīng)典的方法在兩個(gè)復(fù)合物數(shù)據(jù)集中進(jìn)行比較和分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，GCA在召回率、f度量和功能富集分析方面的表現(xiàn)均顯著優(yōu)于CFinder，MCode和MCL。
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