基于遗传算法的蛋白质复合物识别算法

作     者：郑文萍 李晋玉 王杰 ZHENG Wenping;LI Jinyu;WANG Jie

作者机构：山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 山西大学大数据挖掘与智能技术山西省协同创新技术中心太原030006 

出 版 物：《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)

年 卷 期：2018年第12卷第5期

页      面：794-803页

核心收录：

学科分类：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：国家自然科学基金Nos.61272004 61572005~~ 

主　　题：蛋白质互作用网络 遗传算法 图聚类 蛋白质复合物 

摘      要：蛋白质互作用网络是一种典型的复杂网络,呈现了明显的社区结构。网络中的社区对应于功能模块,通常被看作蛋白质复合物。蛋白质复合物识别对预测蛋白质功能,解释特定生物进程具有重要作用。基于种子节点扩展的图聚类方法在蛋白质复合物识别中应用广泛。针对此类算法最终结果受种子节点的影响较大,并且在簇的形成过程中搜索空间有限等问题,提出了一种基于遗传算法的蛋白质复合物识别算法GAGC(genetic algorithm based graph clustering),其中个体表示聚类结果(类别之间可能存在重叠节点),以F-measure值作为种群进化的目标函数。算法采用IPCA(improvement development clustering algorithm)算法产生初始种群;针对初始种群,设计了染色体对齐方式以进行交叉操作产生下一代种群。通过与DPClus、MCODE、IPCA、Cluster One、HC-PIN、CFinder等经典算法的对比实验表明,GAGC算法能够扩大图聚类算法的搜索空间,提高解的多样性,进而提高蛋白质复合物检测的性能。