从蛋白质相互作用网络预测未知蛋白质功能

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1、上海交通大学硕士学位论文从蛋白质相互作用网络预测未知蛋白质功能姓名：曾岚申请学位级别：硕士专业：生物化学与分子生物学指导教师：徐晋麟20050101从蛋白质相互作用网络预测未知蛋白质功能摘要蓬勃发展的基因组测序计划已经产生了大量的新基因对于和已知基因缺少序列或结构上的同源性的未知基因来说确定它们的功能是后基因组时代一项深具挑战性的工作从蛋白质相互作用网络预测蛋白质功能已经被证实为一种有效的方法但是许多未知蛋白质缺少相应的蛋白质相互作用信息因此我们针对两个物种的不同的蛋白质相互作用研究现状相应采用了两种不同方法模式生物酵母已经存在大量蛋白质相互作用数据而且这些数据主要集中于已

2、知蛋白质我们将未知蛋白质的用支持向量机SupportVectorMachineSVM预测的相互作用数据结合现有实验数据预测未知蛋白质功能SVM方法预测的初始数据在通过已知蛋白质的大量实验数据建立的可靠蛋白质相互作用网络中得到筛选加入SVM数据到测试数据后功能预测的准确率明显提高相对地疟原虫缺少足够的建立蛋白质相互作用网络的实验数据我们通过genomic-context方法预测其功能相关蛋白质并在功能相关预测数据建立的网络中结合其表达信息分析这个综合方法显示了一些已知功能蛋白质之间的功能联系并预测了一些未知蛋白质的功能这两种综合的网络方法展示了通过预测方法从整体的角度研究基因

3、组的光明未来关键词蛋白质相互作用网络功能预测酵母疟原虫PROTEINFUNCTIONPREDICTIONFROMPROTEIN-PROTEININTERACTIONNETWORKABSTRACTThegenomesequencingprojectshavegeneratedalargenumberofnewgenes.Intheabsenceofsequenceorstructuralhomologytoknowngenes,assigningfunctionstouncharacterizedgenesisoneofthemostchallengingproblemsin

4、thepost-genomeera.However,predictingproteinfunctionfromprotein-proteinnetworkhasbeenconfirmedtobeanefficaciousmethod.Butmanyuncharacterizedproteinslackprotein-proteininteraction(PPI)information.Therefore,wehavedevelopedtwodifferentschemesfortwoorganismswithdifferentPPIresearchsituation.For

5、modelorganismyeast,withalotofPPIinformationwhichismostlyinvolvedwithknownproteins,weincorporatedtheuncharacterizedproteins’PPIdata,predictedfromSupportVectorMachine(SVM)method,withcurrentavailableexperimentaldatatoassignfunctionstouncharacterizedproteins,byscreeningtheinitialpredictedPPIda

6、tafromtheSVMmethodinthewell-integratednetworksestablishedwithknownproteinsandtheirexperimentaldata.WithaddingtheSVMpredictiondatatotestproteins,wegotanotableimprovementintheaccuracyoffunctionprediction.Incontrast,fororganismplasmodium,lackingenoughPPIexperimentaldataforestablishingwell-int

7、egratednetworks,wepredictedfunction-linkedproteinsbygenomic-contextmethodandanalyzedthepredicteddatainnetworks,combinedwithexpressionprofiles.Theintegratedapproachshowedfunctionlinkagesamongsomefunctionalrelatedproteinsandindicatedpossiblefunctionsofsomeprevio