基于改进蚁群算法的ppi网络聚类方法研究与应用

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1、分类号：TP319单位代码：10364密级：公开学号：13720456安徽农业大学学位论文基于改进蚁群算法的PPI网络聚类方法研究与应用ResearchandApplicationonClusteringMethodBasedonAntColonyAlgorithmsinPPINetworks研究生：胡嘉伟指导教师：合作指导教师：张友华教授申请学位类别：工学硕士专业领域名称：计算机应用研究方向：生物信息学答辩委员会主席：2016年6月独创性声明本人声明所呈的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知

2、，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得安徽农业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：2013年6月13日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解安徽农业大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文件，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽农业大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影

3、印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文（保密的学位论文在解密后适用本授权书）。学位论文作者签名：日期：2016年6月13日指导教师签名：日期：2016年6月13日摘要蛋白质相互作用(Protein-ProteinInteraction，简称为PPI)网络是生物体内的蛋白质之间的相互作用。研究PPI网络是理解生命活动的重要途径之一，运用数据挖掘中的聚类分析方法去研究蛋白质相互作用已经成为生物信息学的热门领域。PPI网络属于复杂网络，它具有小世界性、无尺度分布和功能模块化等特点；另一方面，群集智能方法由于其强大的全局寻优能

4、力，已经在各类领域复杂问题的求解中得到越来越多的应用。在此基础上，基于群集智能的PPI网络功能模块检测算法，也为相关领域的研究提供了一个新的方向。作为一种在PPI网络聚类分析中新兴的智能优化算法，蚁群聚类算法因其固有的简单性、灵活性和鲁棒性显示出了巨大应用潜力。本文对基于蚁堆形成原理的蚁群算法在PPI网络聚类应用上进行了深入地研究，主要工作包括：1、研究了PPI网络的特点和常见聚类方法，介绍了蚁群算法的相关模型，着重分析了基于蚁堆形成原理的蚁群算法的优缺点；2、将基于蚁堆形成原理的蚁群聚类算法应用在PPI网络聚类上。提出一

5、种改进的算法，分别从种子节点选取策略、拾起放下策略、引入后处理过程等方面对现有的算法进行改进。最后通过实验及结果分析验证了文中算法的可行性；3、设计并实现了算法的应用系统。系统依托于安徽玉米大数据及信息服务平台，实现了数据预处理、检索服务、功能预测、网络可视化等功能，在推广应用过程中得到了良好的效果。在安徽玉米产业技术体系的支持下，本文将基于蚁堆形成原理的改进PPI聚类算法应用在玉米蛋白质功能模块聚类与分析中，对于研究玉米性状及其他生物学研究，具有一定的实际价值和研究意义。关键词：PPI网络；蚁群算法；聚类IAbstrac

6、tProtein--ProteinInteraction(orPPI,forshort)networkistheinteractionbetweenorganismproteins.StudyingPPInetworkisoneofthesignificantwaystounderstandlifeactivities,andusingclusteringanalysisindataminingmethodhasbecomeahotresearchfieldinbioinformatics.Asacomplicatedne

7、twork,PPInetworkhasseveralcharacteristics,whicharesmall-world,scale-freedistributionandfunctionmodular,meanwhile,swarmintelligencemethodhasobtainedwidespreadapplicationincomplexproblemsolving,foritspowerfulglobaloptimizationcapability.Inrecentyears,theswarmintelli

8、gence-basedfunctionalmoduledetectionalgorithmforthePPInetworkhasemergedandbecomeanovelresearchhotspotinthisfield.Asanemergingintelligentoptimizationalgo