從蛋白質交互作用網絡中偵測必要性蛋白質與蛋白質功能模組

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金家豪(Chia-Hao Chin) 查詢紙本館藏

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資訊工程學系

論文名稱

從蛋白質交互作用網絡中偵測必要性蛋白質與蛋白質功能模組
(Prediction of Essential Proteins and Functional Modules from Protein-Protein Interaction Networks)

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摘要(中)

在本論文中，我們說明如何應用圖形理論對蛋白質交互作用網絡進行資料探勘，並藉此偵測必要性蛋白質與蛋白質功能模組。對於偵測必要性蛋白質的研究，我們利用必要性蛋白質與非必要性蛋白質各自的鄰居所形成之子圖間有明顯差異的特性，發展出三種偵測必要性蛋白質的方法。除此之外，我們提出一種綜合兩種偵測方法的技巧，以得到更好的預測結果。對於偵測蛋白質功能模組的研究，根據前人研究顯示，蛋白質複合體是由核心成員和附屬成員所構成，依據該結果，我們設計出一種分群演算法，利用找出蛋白質交互作用網絡中的聚落以預測蛋白質功能模組，該方法不僅可以處理帶有權重的網路，並可利用基因表現的資料，以得到更好的預測結果。除此之外，我們經由設計一個評估分群結果的指標，藉由該指標對分群結果汰弱擇強，以提供更好的分群結果，並將其運用在蛋白質功能模組的偵測研究上。

摘要(英)

There　are　many　bioinformatic　methods　for　predicting　protein’s　functions.　In　this　dissertation,　we　show　how　to　apply　graph　theory　to　a　protein-protein　interaction　network　to　predict　essential　proteins　and　functional　modules.　Based　on　the　neighborhood　of　an　essential　protein　is　usually　larger　and　denser　than　that　of　a　non-essential　protein,　we　proposal　three　methods　to　predict　essential　proteins.　We　also　design　a　double　screening　scheme,　which　combines　the　results　computed　by　two　different　methods,　to　generate　a　superior　result.　For　predicting　functional　modules,　we　develop　a　clustering　method　which　not　only　extract　functional　modules　from　a　weighted　PPI　network,　but　also　use　gene　expression　data　as　optional　input　to　increase　the　quality　of　outcomes.　We　also　propose　a　measure　to　judge　a　cluster　and　use　this　measure　to　develop　a　framework　that　integrates　the　different　clustering　results　to　produce　a　better　result.

關鍵字(中)

★ 分群演算法
★ 蛋白質功能模組
★ 必要性蛋白質
★ 蛋白質交互作用網路

關鍵字(英)

★ protein functional modules
★ essential proteins
★ protein-protein interaction network
★ clustering algorithm

論文目次

中文摘要　　　　　　　　　　　　　　i
ABSTRACT　　　　　　　　　　　　　　ii
誌謝　　　　　　　　　　　　　　　　　　iii
CONTENTS　　　　　　　　　　　　　　iv
LIST　OF　FIGURES　　　　　　　vi
LIST　OF　TABLES　　　　　　　　ix
Chapter　1　　　　　　　　Introduction　　　　　　　　　　　　　　　　　　1
1.1　　　　　　　　Motivations　and　Research　Goals　　　　　　1
1.2　　　　　　　　Organization　of　this　Dissertation　　　5
Chapter　2　　　　　　　　Preliminaries　　　　　　　　　　　　　　　　　6
2.1　　　　　　　　Protein-Protein　Interactions　　　　　　　　6
2.1.1　　　　　　　　Experimental　Methods　for　Detecting　PPIs　　　　　　　　　　6
2.1.2　　　　　　　　Computational　Methods　for　Predicting　PPIs　　　　　　　　7
2.1.3　　　　　　　　PPI　Networks　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　8
2.2　　　　　　　　Graph　Terminology　and　Notations　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　9
2.3　　　　　　　　Validation　Methods　for　Prediction　of　Functional　Modules　　　　　　9
2.3.1　　　　　　　　F-measure　on　Gene　Ontology　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　11
2.3.2　　　　　　　　F-measure　on　the　Annotation　of　Reference　Databases　　　　　　　　13
Chapter　3　　　　　　　　Prediction　of　Essential　Proteins　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　15
3.1　　　　　　　　Previous　Methods　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　15
3.2　　　　　　　　Our　Methods　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　18
3.3　　　　　　　　Experimental　Results　of　Prediction　Methods　　　　　　　　20
3.3.1　　　　　　　　Experimental　Results　on　an　Unweighted　PPI　Network　　　　　　　　20
3.3.2　　　　　　　　Experimental　Results　on　a　Weighted　PPI　Network　　　　　　　　　　　22
3.4　　　　　　　　Double　Screening　Scheme　　　　　　　　　　　24
3.5　　　　　　　　Web　Service　Implementation　　　　　　　　29
3.6　　　　　　　　Summary　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　32
Chapter　4　　　　　　　　Prediction　of　Functional　Modules　　　　　　　　　33
4.1　　　　　　　　Previous　Methods　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　33
4.2　　　　　　　　Our　Method　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　38
4.2.1　　　　　　　　The　Preprocessing　of　HUNTER　Algorithm　　　　　　　　39
4.2.2　　　　　　　　Generating　Module　Seeds　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　40
4.2.3　　　　　　　　Criteria　for　Module　Seeds　Growing　and　Amalgamating　　　　　　　　41
4.3　　　　　　　　Experimental　Results　of　Clustering　Methods　　　　　　　　　　　　　　　　　　42
4.3.1　　　　　　　　Experiments　on　an　Unweighted　PPI　Network　　　　　　　　　　　　　　　　　　42
4.3.2　　　　　　　　Experiments　on　a　Weighted　PPI　Network　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　45
4.3.3　　　　　　　　Validation　of　Core　Attachment　Structures　　　　　　　　　　　　　　　　　　48
4.3.4　　　　　　　　Analysis　on　RNA　Polymerase　Complexes　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　50
4.4　　　　　　　　A　Framework　for　Integrate　Graph　Clusterings　　　　　　　　　　　　　　　　　51
4.5　　　　　　　　Experimental　Results　of　Integration　of　Clusterings　　　　　　　　　　54
4.5.1　　　　　　　　Integration　on　the　Clustering　Results　of　an　Unweighted　PPI　Network　　　　　55
4.5.2　　　　　　　　Integration　on　the　Clustering　Results　of　a　Weighted　PPI　Network　　　　　　　　58
4.5.3　　　　　　　　The　Effect　of　r-Threshold　　　　　　　　61
4.6　　　　　　　　Web　Service　Implementation　　　　　　　　　63
4.7　　　　　　　　Summary　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　65
Chapter　5　　　　　　　　Concluding　Remarks　　　　　　　　　　　66
BIOGRAPHY　REFERENCES　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　68

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指導教授

何錦文、高明達
(Chin-Wen Ho、Ming-Tat Ko)

審核日期

2010-8-31

推文