構(gòu)建可靠的動(dòng)態(tài)蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)是提高蛋白質(zhì)未知功能預(yù)測(cè)和蛋白質(zhì)復(fù)合物識(shí)別性能的關(guān)鍵，然而現(xiàn)有蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和功能預(yù)測(cè)方法普遍存在魯棒性低、預(yù)測(cè)精度不足等問題。為此，設(shè)計(jì)改進(jìn)的動(dòng)態(tài)蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法。采用進(jìn)化圖對(duì)蛋白質(zhì)相互作用進(jìn)行建模，基于蛋白質(zhì)的活性周期將整個(gè)蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)劃分為多個(gè)時(shí)間片的動(dòng)態(tài)子網(wǎng)，在各個(gè)子網(wǎng)內(nèi)部依據(jù)蛋白質(zhì)之間的連接強(qiáng)度確定相互作用關(guān)系，從而得到一個(gè)全局的動(dòng)態(tài)蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)上，通過考查未知功能蛋白質(zhì)鄰居節(jié)點(diǎn)功能注釋情況的差異，提出基于功能關(guān)聯(lián)得分或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能預(yù)測(cè)算法IA-PF。在多個(gè)公開生物數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PPA-PF算法的查全率、查準(zhǔn)率和 F-measure指標(biāo)優(yōu)于HPMM、D-PIN、EFM和FP-BMD算法，且對(duì)輸入參數(shù)不敏感，在保證功能預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的前提下，其時(shí)間復(fù)雜度處于合理范圍內(nèi)。

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