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J-GLOBAL ID：202202260395740808   整理番号：22A0997366

重み付きサブネット関与とマルチソース情報融合に基づくキー蛋白質認識アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Essential protein identification algorithm based on weighted subnetwork participation degree and multi-source information fusion

著者 (5件)： Fei Zhaojie (山東工商学院 計算机科学与技術学院,山東 烟台264005;山東省高等学校未来智能計算協同創新中心,山東 烟台264005) ,  Liu Peiqiang (山東工商学院 計算机科学与技術学院,山東 烟台264005;山東省高等学校未来智能計算協同創新中心,山東 烟台264005) ,  Guo Junhong (山東工商学院 統計学院,山東 烟台264005) ,  Yang Zhuang (山東工商学院 計算机科学与技術学院,山東 烟台264005;山東省高等学校未来智能計算協同創新中心,山東 烟台264005) ,  Liu Chang (山東工商学院 計算机科学与技術学院,山東 烟台264005;山東省高等学校未来智能計算協同創新中心,山東 烟台264005)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 39  号： 1  ページ： 163-169  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 既存の重要蛋白質認識アルゴリズムは生物情報に対する不完全性を考慮し、認識精度も向上することがあり、この問題に対して、高効率のキータンパク質識別アルゴリズムPDWSを提案した。最初に,サブサイト情報によって取得された蛋白質位置と蛋白質相互作用ネットワークのエッジクラスタリング係数を結合して,加重ネットワークを構築した。次に,サブ細胞位置に従って,サブ細胞位置決め領域のサブネット関与度指標を提案した。最後に、サブ細胞定位コンパートメントサブネットの参与度とタンパク質複合体サブネットの参与度指標を融合し、多次元尺度のタンパク質がキーとなる。DIPとKroganの2つのベンチマークデータセットに関する実験結果は,PDWSアルゴリズムが,PeCやPCSDなどの既存のアルゴリズムより優れていて,より多くの特定構造のキータンパク質を同定でき,認識精度が0.76と0.73であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  情報 ,  ネットワーク ,  *キー ,  精度 ,  *タンパク質 ,  位置決め ,  定位 ,  高次元 ,  ベンチマーク ,  タンパク質複合体
準シソーラス用語： 高効率 ,  蛋白質間相互作用 ,  *認識アルゴリズム ,  認識精度 ,  生物情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： サブネット ,  マルチ ,  ソース ,  情報融合 ,  キー ,  蛋白質認識 ,  アルゴリズム