一种基于邻域的组合中心性方法

作     者：孙静 李彬 李文彬 杨勃 潘理 SUN Jing;LI Bin;LI Wenbin;YANG Bo;PAN Li

作者机构：湖南理工学院信息科学与工程学院湖南岳阳414006 

出 版 物：《湖南理工学院学报：自然科学版》 (Journal of Hunan Institute of Science and Technology(Natural Sciences))

年 卷 期：2021年第34卷第2期

页      面：52-56页

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：湖南省科技计划项目(2018TP2022) 湖南省自然科学基金项目(2019JJ40105) 湖南省教育厅科学研究项目(19B231) 湖南省教学改革研究项目(HNJG-2020-0670) 湖南省研究生教学改革项目(2020JGYB236) 

主　　题：关键蛋白质 邻域 中心性方法 

摘      要：关键蛋白质是各种生命活动的重要参与者,在生命生存和繁殖中起着至关重要的作用.基于邻域的中心性方法是识别关键蛋白质的常用方法.提出基于邻域组合的中心性方法(CNC),将度中心性方法(DC)与局部平均连接中心性方法(LAC)进行组合,并引入参数α调节DC方法的影响权重.实验表明,与现有其它邻域中心性方法相比,CNC方法提高了静态和动态蛋白质相互作用网络的关键蛋白质识别率.