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J-GLOBAL ID：201802221793552415   整理番号：18A1538697

遺伝的アルゴリズムに基づく蛋白質複合体認識アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Protein Complex Recognition Algorithm Based on Genetic Algorithm

著者 (3件)： Zheng Wenping (山西大学 計算机与信息技術学院,太原030006;山西大学 計算智能与中文信息処理教育部重点実験室,太原030006 ;山西大学 大数据wa掘与智能技術山西省協同創新技術中心,太原030006) ,  Li Jinyu (山西大学 計算机与信息技術学院,太原,030006) ,  Wang Jie (山西大学 計算机与信息技術学院,太原030006;山西大学 計算智能与中文信息処理教育部重点実験室,太原030006)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 12  号： 5  ページ： 794-803  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： タンパク質相互作用ネットワークは典型的な複雑なネットワークであり、明らかなコミュニティ構造を呈し、ネットワーク中のコミュニティは機能モジュールに対応し、通常はタンパク質複合物と見なされる。蛋白質複合体の識別は蛋白質の機能を予測し、特定の生物過程の解釈に重要な作用があり、種子ノードの拡張に基づく図クラスタリング方法はタンパク質複合物の識別に広く応用されている。この種のアルゴリズムの最終結果は,シードノードによって大きく影響され,そして,クラスタ形成の過程では,探索空間が有限である。遺伝的アルゴリズムに基づく蛋白質複合体認識アルゴリズムGAGC(ge-neticalgorithmbasedgraphclustering)を提案した。その中、個体はクラスタリング結果(クラス間に重複ノードが存在する可能性がある)を表し、F-measure値を個体群進化の目的関数とする。アルゴリズムは,IPCA(improvementdevelopmentclusteringalgorithm)アルゴリズムを用いて初期母集団を生成する。初期種群に対して、染色体アラインメント方式を設計し、交差操作を行い、次世代個体群を生成した。DPClus、MCODE、IPCA、ClusterOne、HC-PIN、CFinderなどの古典的アルゴリズムとの比較実験を行った。GAGCアルゴリズムは,グラフクラスタ化アルゴリズムの探索空間を拡大し,解の多様性を改善し,蛋白質複合体検出の性能を改善した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *遺伝的アルゴリズム ,  *アルゴリズム ,  クラスタ化 ,  コミュニティ ,  目的関数 ,  *複合体 ,  アラインメント ,  *タンパク質複合体 ,  個体群 ,  *タンパク質 ,  母集団 ,  比較試験 ,  染色体 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 探索空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： protein-protein interaction(PPI)network ,  genetic algorithm ,  graph clustering ,  protein complex

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 遺伝的アルゴリズム ,  蛋白質複合体 ,  認識アルゴリズム