Novel algorithm prediction of essential proteins based on dynamic weighted PPI network

Novel algorithm prediction of essential proteins based on dynamic weighted PPI network
Yang Shuxin
Lu Jihua
Tang Darong
School of Information Engineering, Jiangxi University of Science & Technology, Ganzhou Jiangxi 341000, China

摘要

Compared with static PPI network, the dynamic PPI network can reflect the real situation of interactions among proteins and effectively reduce the false negation in PPI network. Most of the existing methods are based on static PPI network, which neglect the inherent dynamics of PPI network. To effectively predict the essential proteins, this paper extracted the dynamic information of proteins from gene expression data and integrated with static PPI network to construct dynamic PPI, then weighting the interaction between proteins based on GO term similarity and introduced a new method named DWE. This method assessed the important of one protein through the ratio of the sum of the dynamic weighted edge connecting this protein and the number of temporal networks that contained this protein. The result shows that dynamic weighted PPI network help to improve the prediction accuracy of essential proteins and DWE outperforms other methods.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61662028,41362015)
江西省教育厅重点科技项目(GJJ161566)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0707
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 367-370,379
文章编号: 1001-3695(2019)02-012-0367-04

发布历史

[2019-02-05] Printed Article

引用本文

杨书新, 鲁纪华, 汤达荣. 基于动态加权PPI网络的关键蛋白质识别算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 367-370,379. (Yang Shuxin, Lu Jihua, Tang Darong. Novel algorithm prediction of essential proteins based on dynamic weighted PPI network [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 367-370,379. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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