基于时序网络的蛋白质复合物挖掘与疾病基因预测研究

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1、分类号＿＿巧＾ＵＤＣ编号中钟挺火考幸硕±学位论文基子对库巧洛巧委合质义合物挽拖与凌病基国巧測研免学位申请人姓名；赴艳巧申请学位学生类别：全可制巧壬？申请学位学科专业：討义机软件与理冷指导教师姓名；化里《到乂裝硕壬学位论文—？ＭＡＳＴＥＲＳＴＨＥＳＥ硕±学位论文基于时序网络的蛋白质复合物挖掘与疾病基因预测研究论文储：赵艳丽指測市：沈显君副教授学科专业：计鄭几软件与理论研究方向：生物信息学华中师范大学计算机学院２０１５年５月巧壬季位论文’？ＭＡＳＴＥＲＳＴＨＥＳＩＳ

2、ＰｒｏｔｅｉｎＣｏｍｌｅｘＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｐＤｉｓｅａｓｅＧｅｎｅｓＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＰＰＩＮｅｔｗｏｒｋＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎＰａｒｔｉａｌＦｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅＲｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔＦｏｒ＂ｔｈｅＭ．Ｓ．Ｄｅ巧ｅｅｉｎＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｆｔｗａｒｅａｎｄＴｈｅｏｒｙＢｙＺｈａｏＹａｎｌｉＰｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅＰｒｏｇｒａｍＣｏｍｕｔｅｒＣｏｌｌｅｅｐｇＣｅｎｔｒａｌＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ

3、Ｓｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＳｈｅｎＸｉａｎｕｎｐｊ、＾ＡｃａｄｅｍｉｃＴｉｔｌｅ：ＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆｅｓｓｏｒＳｉｎａｔｕｒｅｉＩｇＡｐｐｒｏｖｅｄＭａｙ，２０１５硕击学位论文Ｍ＇？ＡＳＴＥＲＳＴＨＥＳＩＳ华中师訟大学学住冷丈居刮牲＾巧和使用援权化巧屬准１牲声巧本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独亞进行研究工作所取得的研巧成果。除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本声明的法

4、律结果由本人承担。作者签名：曰期：茄么年／月曰／学化冷文狀权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、側学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部鬥逊贴绩教Ｅ论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中师范大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影取缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同意华中师范大学可Ｗ用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内豁作者签名：＾＾＾同导师签名；先承私曰期：又／；年月曰曰期：曰７為化年／Ｉ本人＂＂己经认真阅读ＣＡＬＩＳ高校学位论文全

5、文数据库发布章程，同意将本人＂＂＂＂的学位论文提交ＣＡＬＩＳ高校学位论文全文数据库中全文发布，并可按章程一中的规定享受相关权益。同意论文提交后滞后＝□半年；□年；□二年发布。＾作者签名：剧吊签名：曰期：：年月曰曰期：曰Ｖ５《Ｉ化年約／硕去学位论文Ｍ＇？ＡＳＴＥＲＳＴＨＥＳＩＳ巧要生物网络模块化结构识别和人类疾病基因预测在生物信息学领域具有重要研巧价值。本文从蛋白质相互作用网络的巧化特征出发，认为网络中节点的模块归属性可Ｗ由它的周围邻居节点的紧密程度来界定。据此设计新的复合物巧别算，然后将该算法应用到人类蛋白质功能模块划分法，

6、通过对候选疾病基因进行排序预测疾病基因。具体而言：，本文开展了Ｗ下研究工作一（１）蛋白质相互作用网络是种复杂网络。受复杂社交网络形成规律和关键节点识别思想的启发，本文通过分析网络节点的邻居节点的关联紧密程度，提出－种新的在动态蛋白质网络上挖掘蛋白质复合物的新方法ＮＣ－ＴＤＰＩＮｓＮｅｒｉｇｈｂｏ（－ＴＤＰＩＮＣｌｏｓｅｔ！的ＳｂａｓｅｏｎＴｒａｎｓｉｅｎｔＤｎａｍｉｃＰｒｏｔｅｉｎＩｎｔｅｒａｃｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋｓ）。在ＮＣｓｙ，首先Ｗ聚集系数较大的节点及其邻居作为初始模块核算法中，然后采用基于邻居节点紧密度的划分策略来逐步

7、进行核扩展，节点的归属性可＾＾由分布在不同局部子團中的邻居节点的紧密程度来决定，从而实现蛋白质复合物识别。和其它经典算法相比－ＴＤＰＩＮｓ能够，ＮＣ识别出更多具有生物意义的蛋白质复合物，同时准确性也优于其他方法。２复杂疾病的发生与发展通常涉及众多基因突变、表达调控素乱等因素，（）＂＂一ｕ－－这些基因相互之间表现出定的模块性。本文根据ｇｉｌｔｂｙａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ假设，从疾病表型与基因集合关系的角度出发，首先在蛋白质相互作用网络基础上构建模块相互作用网络，采用Ｍｐａｇｅｒａｎｋ（ＭｏｄｕＩｅｓＰａ