[发明专利]基于PPI网络层次结构预测功能模块及作用的方法

摘要

本发明涉及基于PPI网络层次结构预测功能模块及作用的方法。本发明技术方案涉及输入PPI网络和生物信息，根据蛋白质相互作用网络，构建层次结构树T，蛋白质相互作用网络的似然值计算，编码层次结构树T，寻找最大似然值层次树结构树T的遗传算法，功能模块挖掘及作用预测。本发明克服了在密度较小的稀疏PPI网络中效果不佳和随机性的缺陷。本发明根据最大似然值层次结构树T，对功能模块进行挖掘以及作用预测，通过网络的似然值计算，同时实现功能模块的挖掘以及作用预测，该方法在考虑网络拓扑的基础上也融合了相应的生物信息，反映网络节点间的内部关系，减少许多不必要的密度计算，使预测结果更加准确，提高了预测结果的可靠性。

主权项

基于PPI网络层次结构预测功能模块及作用的方法，其特征在于如下步骤：(1)输入PPI网络和生物信息；(2)根据蛋白质相互作用网络，构建层次结构树T；(3)蛋白质相互作用网络的似然值计算：根据层次结构树T以及内部阶层上的所赋的概率值的结合，得出对应于原网络G的似然值；(4)编码层次结构树T：采用中序遍历的方式，即先遍历左孩子节点，再遍历根节点，最后遍历右孩子节点，对层次结构树T进行编码；(5)寻找最大似然值层次结构树T的遗传算法：按概率选取一对尚未交叉的个体进行交叉操作、按概率选取一个个体进行变异操作；(6)功能模块挖掘及作用预测：根据最大似然值层次结构树T，计算每个模块的模块度，进行功能模块挖掘，得出相互作用的概率。