蛋白質網絡建模及預測

第一部分 基礎篇
第1章 緒論 （2）
1．1 蛋白質相互作用 （3）
1．2 蛋白質網絡 （7）
1．3 關鍵蛋白質 （8）
1．4 蛋白質復合物 （9）
1．5 蛋白質功能 （10）
1．6 本書的主要內容和組織結構 （11）
第二部分 蛋白質網絡篇
第2章 蛋白質網絡研究現狀 （15）
2．1 基于蛋白質表達動態(tài)性的動態(tài)蛋白質網絡 （16）
2．2 基于多狀態(tài)下表達及相關性變化的動態(tài)蛋白質網絡 （20）
第3章 動態(tài)蛋白質網絡的構建方法 （23）
3．1 動態(tài)蛋白質網絡的構建方法 （24）
3．1．1 3-sigma準則 （24）
3．1．2 活性蛋白質的識別 （24）
3．1．3 動態(tài)蛋白質網絡的構建 （26）
3．2 實驗結果及分析 （28）
3．2．1 實驗數據 （28）
3．2．2 網絡構建 （28）
3．2．3 與已知蛋白質復合物比較 （29）
3．2．4 算法的特異性、敏感性和綜合指標 （30）
3．2．5 功能富集性分析與算法精度分析 （32）
3．2．6 蛋白質復合物完美匹配分析 （35）
3．3 本章小結 （36）
第4章 亞細胞區(qū)間蛋白質網絡的構建 （37）
4．1 亞細胞區(qū)間蛋白質網絡 （39）
4．2 加權蛋白質網絡 （40）
4．2．1 亞細胞區(qū)間重要性的評估 （40）
4．2．2 蛋白質相互作用重要性的計算 （41）
4．3 本章小結 （41）
第三部分 蛋白質復合物識別篇
第5章 蛋白質復合物識別的相關研究 （44）
5．1 基于密度和局部搜索的算法 （45）
5．2 基于層次聚類的算法 （47）
5．3 交疊復合物挖掘的算法 （49）
5．4 融合多元數據的蛋白質復合物識別 （51）
5．5 動態(tài)蛋白質網絡中的蛋白質復合物識別 （52）
第6章 基于蛋白質復合物形成機制與蛋白質活性的蛋白質
復合物提煉方法 （54）
6．1 蛋白質復合物的形成機制以及內部活性特征 （54）
6．2 蛋白質復合物提煉方法 （55）
6．2．1 方法框架 （55）
6．2．2 蛋白質復合物的分割 （56）
6．2．3 蛋白質復合物的組裝 （58）
6．3 實驗與分析 （60）
6．3．1 與已知蛋白質復合物的比較 （61）
6．3．2 算法的特異性、敏感性和綜合指標 （64）
6．3．3 真陽性的提高 （66）
6．3．4 參數分析 （68）
6．4 本章小結 （69）
第7章 融合蛋白質亞細胞定位信息的蛋白質復合物識別 （71）
7．1 密度-擴散中心性 （71）
7．2 中心性得分的冪律分布檢驗 （72）
7．3 基于冪律分布的雙層聚類算法 （74）
7．4 實驗與分析 （78）
7．4．1 實驗數據 （79）
7．4．2 與已知蛋白質復合物的比較 （80）
7．4．3 算法的特異性、敏感性和綜合指標 （82）
7．4．4 完美匹配分布 （84）
7．5 討論 （85）
7．5．1 參數分析 （85）
7．5．2 不同中心性方法對PLCluster算法預測效果的影響 （86）
7．5．3 基于亞細胞定位信息的蛋白質復合物過濾及比較 （88）
7．6 本章小結 （90）
第8章 基于k層網絡的蛋白質復合物識別研究 （91）
8．1 概述 （91）
8．2 基于k層網絡的蛋白質復合物識別算法 （92）
8．2．1 基于k-means聚類的網絡分層算法 （93）
8．2．2 識別每層子網中的蛋白質復合物 （94）
8．2．3 識別跨越兩個子網的蛋白質復合物 （94）
8．2．4 基于亞細胞定位信息的蛋白質復合物過濾 （95）
8．3 實驗結果及分析 （95）
8．3．1 實驗數據 （96）
8．3．2 參數影響分析 （97）
8．3．3 與已知蛋白質復合物的比較 （100）
8．3．4 完美匹配分布 （102）
8．4 討論 （103）
8．5 本章小結 （104）
第四部分 關鍵蛋白質識別篇
第9章 關鍵蛋白質研究現狀 （107）
9．1 基于拓撲特性的關鍵蛋白質識別方法 （107）
9．2 融合其他生物信息的關鍵蛋白質識別方法 （108）
第10章 基于亞細胞區(qū)間蛋白質網絡的關鍵蛋白質識別 （110）
10．1 基于亞細胞區(qū)間蛋白質網絡的關鍵蛋白質識別方法 （110）
10．1．1 方法框架 （110）
10．1．2 亞細胞區(qū)間特異性中心性得分 （112）
10．2 評價指標 （113）
10．2．1 比較排序后的前c%的蛋白質 （114）
10．2．2 比較多物種的平均準確度 （115）
10．3 實驗結果 （115）
10．3．1 實驗數據 （115）
10．3．2 酵母數據 （116）
10．3．3 人類數據 （118）
10．3．4 小鼠數據 （120）
10．3．5 果蠅數據 （122）
10．3．6 平均準確度（AKAcc） （124）
10．4 討論 （125）
10．4．1 全局蛋白質網絡和PSLIN的不同預測 （126）
10．4．2 中心性方法在PSLIN上的局限性 （127）
10．4．3 不同PSLIN上計算的中心性得分具有不同的可靠性 （128）
10．5 本章小結 （130）
第11章 基于亞細胞區(qū)間重要性的關鍵蛋白質識別方法 （131）
11．1 基于亞細胞區(qū)間重要性的中心性方法 （131）
11．1．1 亞細胞區(qū)間重要性的評估和蛋白質相互作用
重要性的計算 （132）
11．1．2 基于亞細胞區(qū)間重要性的中心性方法 （133）
11．2 實驗結果 （134）
11．2．1 實驗數據 （134）
11．2．2 比較排序后的前c%的蛋白質 （135）
11．2．3 折刀曲線 （140）
11．2．4 ROC曲線 （141）
11．3 本章小結 （143）
第五部分 蛋白質功能預測篇
第12章 蛋白質功能預測研究現狀 （145）
12．1 蛋白質功能預測的重要性 （145）
12．2 預測蛋白質功能的難點 （146）
12．3 蛋白質功能預測問題 （147）
12．4 蛋白質功能預測研究現狀 （149）
12．5 蛋白質功能預測的評價方法 （150）
第13章 融合蛋白質亞細胞定位信息的蛋白質功能預測 （153）
13．1 引言 （153）
13．2 蛋白質功能預測方法LSDC （154）
13．2．1 蛋白質協(xié)同功能推斷 （155）
13．2．2 序列相似性功能推斷 （157）
13．2．3 結構域相似性功能推斷 （158）
13．2．4 綜合功能集合及各項功能的可靠性得分 （159）
13．3 實驗結果 （161）
13．3．1 實驗數據 （161）
13．3．2 實驗過程 （164）
13．4 本章小結 （168）
第六部分 展望篇
第14章 蛋白質網絡研究的挑戰(zhàn)與機遇 （170）
14．1 識別可靠的PPI面臨的挑戰(zhàn) （170）
14．2 特定上下文的動態(tài)蛋白質網絡的構建 （173）
14．3 整合組學中的蛋白質相互作用 （174）
參考文獻 （176）