计算机工程

作者：田盼盼, 陈璟

单位：1. 江南大学 人工智能与计算机学院, 江苏 无锡 214122;2. 江南大学 江苏省模式识别与计算智能工程实验室, 江苏 无锡 214122

关键词：蛋白质相互作用网络,网络比对,层次聚类,功能模块检测,种子-扩展算法

基金：江苏省青年科学基金（BK20150159）。

生物网络比对是研究生物进化过程的重要手段，不同物种间的比对不仅有助于理解物种的知识转移，同时也有助于进行功能预测和检测保守功能成分。然而，现有比对算法很难实现拓扑度量和生物度量同时最优。设计JAlign算法，将拓扑相似性与归一化序列相似性相结合构成目标函数，基于种子-扩展算法和模块检测进行全局比对。在种子筛选阶段，利用Jerarca聚类算法划分功能模块，借助目标函数计算模块间的相似性进行最优模块匹配，并从匹配结果中提取部分节点对作为种子节点。在扩展阶段，将比对从种子节点扩展至其邻居节点，在选择节点对进行扩展比对时综合考虑节点之间的连接关系、度差值、节点相似性等因素。在此基础上，为避免遗漏分散节点，找到剩余未匹配的节点构建二分图，以贪心方式进行最大加权二分图匹配，并将匹配结果合并到比对集合中，完成最终匹配。实验结果表明，JAlign算法能够实现拓扑度量和生物度量的良好平衡，其边正确性指标、诱导保守子结构得分、对称子结构得分和生物质量使用功能一致性指标均优于L-GRAAL、SPINAL和ModuleAlign算法，在时间效率上也具有优势。

来源：2022年第2期

《计算机工程》期刊编辑部

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