基于Minimum Cuts的蛋白质交互识别

来源：计算机技术与发展杂志2017年第06期北京时间：

作者：张景;吴红梅;牛耘

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,利用Minimum Cuts分类器进行PPI的识别结果优于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;MinimumCuts;支持向量机;蛋白质交互