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摘要：本发明提供了一种蛋白质复合物识别方法、系统、设备及存储介质，属于生物数据智能分析领域，包括：获取所需的蛋白质互作用网络数据，以及蛋白质对应的GO信息和基因表达数据；针对蛋白质互作用网络，结合蛋白质的GO信息和基因表达数据构建加权蛋白质互作用网络G；将G表示成邻接矩阵A，并对A进行归一化，得到邻接相似度矩阵SA，将SA作为特征矩阵进行图卷积，并计算每层图卷积的高阶相似矩阵SK；将每层SK结合起来形成总相似矩阵S，并通过MCL得到初始蛋白质簇集合；利用适应度函数对初始蛋白质簇集合中的蛋白质进行更新迭代；对得到的蛋白簇进行筛选操作，从而得到最终的蛋白质复合物。本发明旨在融合高阶结构信息和生物信息，从而提高蛋白质复合物检测的准确度。
主权项：1.一种蛋白质复合物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取所需的蛋白质互作用网络数据，以及蛋白质对应的GO信息和基因表达数据；针对蛋白质互作用网络，结合蛋白质的GO信息和基因表达数据构建加权蛋白质互作用网络G；将加权蛋白质互作用网络G表示成邻接矩阵A，并对邻接矩A进行归一化，得到邻接相似度矩阵SA；将SA作为特征矩阵进行图卷积，并计算每层图卷积的高阶相似矩阵SK；将得到的每层高阶相似矩阵SK结合起来形成总相似矩阵S，并通过马尔科夫聚类MCL从总相似矩阵S中得到初始蛋白质簇集合；利用适应度函数对初始蛋白质簇集合中的蛋白质进行更新迭代；对更新迭代得到的蛋白簇进行筛选操作，从而得到最终的蛋白质复合物。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西大学 一种蛋白质复合物识别方法、系统、设备及存储介质
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