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    188宝金博页面版: 基于MinimumCuts的蛋白质交互识别 优先出版

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    内容提示： 基于 m Minimum s Cuts 的蛋白质交互识别张景，吴红梅，牛耘（南京航空航天大学 计算机科学与技术学院，江苏南京 210016）摘要：蛋白质交互信息对生物、医药研究有着重要意义，是生物医学领域一项重要的研究内容。对基于大规模语料库的蛋白质交互识别直接利用已有的 PPI 数据库，能显著降低人工标注的代价。为此，在大规模语料库的基础上，提出了基于 Minimum Cuts 的蛋白质交互识别方法。在关系相似性框架下, Minimum Cuts分类器不仅采用 SVM 算法对单个蛋白质对进行初步分类预测，还利用蛋白质对之间的相似性约束判断结果，使分类结果更加准确。实验结果表明，Minimum Cuts 分...

    文档格式：PDF | 页数：7 | 浏览次数：19 | 上传日期：2017-05-13 22:11:48 | 文档星级：
    基于 m Minimum s Cuts 的蛋白质交互识别张景，吴红梅，牛耘（南京航空航天大学 计算机科学与技术学院，江苏南京 210016）摘要：蛋白质交互信息对生物、医药研究有着重要意义，是生物医学领域一项重要的研究内容。对基于大规模语料库的蛋白质交互识别直接利用已有的 PPI 数据库，能显著降低人工标注的代价。为此，在大规模语料库的基础上，提出了基于 Minimum Cuts 的蛋白质交互识别方法。在关系相似性框架下, Minimum Cuts分类器不仅采用 SVM 算法对单个蛋白质对进行初步分类预测，还利用蛋白质对之间的相似性约束判断结果，使分类结果更加准确。实验结果表明，Minimum Cuts 分类器进行 PPI 识别结果优于 SVM 分类器的识别结果。当训练数据为 20%时，Minimum Cuts 分类器的识别结果优于训练数据为 80%时的 SVM 分类器的识别结果。关键词 ：关系相似性; Minimum Cuts; SVM;蛋白质交互;中图分类号：TP391 码 文献标识码 A 文章编号：Identification of Protein-Protein Interaction with Minimum CutsZhang Jing，WU Hongmei，Niu Yun（ School of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, Jiangsu 210016, China ）Abstract： ： Protein-Protein Interaction (PPI) information is significant for biological and medicine and is animportant content of biological research. The recognition of PPI with large-scale corpus can directly use theexisting PPI database, which has significantly reduced the cost of manual annotation. Therefore, a method for PPIwith Minimum Cuts based on the large scale corpus has been proposed. Based on the framework of relationalsimilarity, Minimum Cuts classifier not only uses SVM to predict the classification of a single protein, but alsomakes use of the similarity between the protein pairs to determine the results. Thus the classification results ofMinimum Cuts are more accurate. The experimental results show that the Minimum Cuts classifier is better thanthe SVM classifier for the recognition of PPI; when the training data is 20%, the recognition results of theMinimum Cuts classifier gets better performance than an SVM classifier trained with 80%.Keywords: relational similarity; Minimum Cuts; SVM; protein-protein interaction;收稿日期：回修日期：基金项目：国家自然科学基金项目（基金项目号：61202132）资助；作者简介 ：张景，女，1991 年，硕士研究生，研究方向为自然语言处理；吴红梅，女，1991 年，硕士研究生，研究方向为自然语言处理；牛耘，女，1974 年，博士，副教授，研究方向为自然语言处理。网络出版时间：2017-04-28 17:03:56网络出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20170428.1703.074.html

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