蛋白质网络建模及预测

蛋白质组学是当前生命科学的前沿课题，通过研究蛋白质的功能、结构、相互作用来系统分析蛋白质，进而分析生命活动，成为热点的研究问题之一。尤其是，从蛋白质网络中进行多物种的关键蛋白质识别、蛋白质复合物挖掘，以及蛋白质功能预测，对揭示蛋白质网络的组成结构、解释特定的生物进程具有重要的研究意义。本书讲述利用蛋白质活性的动态性、蛋白质的亚细胞定位信息，构建精准的蛋白质网络的方法，并在此基础上从新的角度研究生物信息学中与蛋白质相关的几个重要问题，包括适用于多物种的关键蛋白质识别、蛋白质复合物挖掘以及蛋白质功能预测。本书适合生物信息学专业的本科生、研究生以及生命科学的科研工作者阅读使用。

彭小清，女，博士，副教授，中国计算机学会生物信息专委会委员。近年来在国际重要学术期刊Briefings in Bioinformatics，Proteomics, BMC Bioinformatics，BMC System Biology, Plos One, Journal of Theoretical Biology, Tsinghua Science and Technology和本领域主要国际会议IEEE International Conference in Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) 上发表文章十余篇。

第一部分基础篇
第1章绪论
1.1蛋白质相互作用
1.2蛋白质网络
1.3关键蛋白质
1.4蛋白质复合物
1.5蛋白质功能
1.6本书的主要内容和组织结构
第二部分蛋白质网络篇
第2章蛋白质网络研究现状
2.1基于蛋白质表达动态性的动态蛋白质网络
2.2基于多状态下表达及相关性变化的动态蛋白质网络
第3章动态蛋白质网络的构建方法
3.1动态蛋白质网络的构建方法
3.1.13-sigma准则
3.1.2活性蛋白质的识别
3.1.3动态蛋白质网络的构建
3.2实验结果及分析
3.2.1实验数据
3.2.2网络构建
3.2.3与已知蛋白质复合物比较
3.2.4算法的特异性、敏感性和综合指标
3.2.5功能富集性分析与算法精度分析
3.2.6蛋白质复合物完美匹配分析
3.3本章小结
第4章亚细胞区间蛋白质网络的构建
4.1亚细胞区间蛋白质网络
4.2加权蛋白质网络
4.2.1亚细胞区间重要性的评估
4.2.2蛋白质相互作用重要性的计算
4.3本章小结
第三部分蛋白质复合物识别篇
第5章蛋白质复合物识别的相关研究
5.1基于密度和局部搜索的算法
5.2基于层次聚类的算法
5.3交叠复合物挖掘的算法
5.4融合多元数据的蛋白质复合物识别
5.5动态蛋白质网络中的蛋白质复合物识别
第6章基于蛋白质复合物形成机制与蛋白质活性的蛋白质复合物提炼方法
6.1蛋白质复合物的形成机制以及内部活性特征
6.2蛋白质复合物提炼方法
6.2.1方法框架
6.2.2蛋白质复合物的分割
6.2.3蛋白质复合物的组装
6.3实验与分析
6.3.1与已知蛋白质复合物的比较
6.3.2算法的特异性、敏感性和综合指标
6.3.3真阳性的提高
6.3.4参数分析
6.4本章小结
第7章融合蛋白质亚细胞定位信息的蛋白质复合物识别
7.1密度-扩散中心性
7.2中心性得分的幂律分布检验
7.3基于幂律分布的双层聚类算法
7.4实验与分析
7.4.1实验数据
7.4.2与已知蛋白质复合物的比较
7.4.3算法的特异性、敏感性和综合指标
7.4.4完美匹配分布
7.5讨论
7.5.1参数分析
7.5.2不同中心性方法对PLCluster算法预测效果的影响
7.5.3基于亚细胞定位信息的蛋白质复合物过滤及比较
7.6本章小结
第8章基于k层网络的蛋白质复合物识别研究
8.1概述
8.2基于k层网络的蛋白质复合物识别算法
8.2.1基于k-means聚类的网络分层算法
8.2.2识别每层子网中的蛋白质复合物
8.2.3识别跨越两个子网的蛋白质复合物
8.2.4基于亚细胞定位信息的蛋白质复合物过滤
8.3实验结果及分析
8.3.1实验数据
8.3.2参数影响分析
8.3.3与已知蛋白质复合物的比较
8.3.4完美匹配分布
8.4讨论
8.5本章小结
第四部分关键蛋白质识别篇
第9章关键蛋白质研究现状
9.1基于拓扑特性的关键蛋白质识别方法
9.2融合其他生物信息的关键蛋白质识别方法
第10章基于亚细胞区间蛋白质网络的关键蛋白质识别
10.1基于亚细胞区间蛋白质网络的关键蛋白质识别方法
10.1.1方法框架
10.1.2亚细胞区间特异性中心性得分
10.2评价指标
10.2.1比较排序后的前c%的蛋白质
10.2.2比较多物种的平均准确度
10.3实验结果
10.3.1实验数据
10.3.2酵母数据
10.3.3人类数据
10.3.4小鼠数据
10.3.5果蝇数据
10.3.6平均准确度（AKAcc）
10.4讨论
10.4.1全局蛋白质网络和PSLIN的不同预测
10.4.2中心性方法在PSLIN上的局限性
10.4.3不同PSLIN上计算的中心性得分具有不同的可靠性
10.5本章小结
第11章基于亚细胞区间重要性的关键蛋白质识别方法
11.1基于亚细胞区间重要性的中心性方法
11.1.1亚细胞区间重要性的评估和蛋白质相互作用重要性的计算
11.1.2基于亚细胞区间重要性的中心性方法
11.2实验结果
11.2.1实验数据
11.2.2比较排序后的前c%的蛋白质
11.2.3折刀曲线
11.2.4ROC曲线
11.3本章小结
第五部分蛋白质功能预测篇
第12章蛋白质功能预测研究现状
12.1蛋白质功能预测的重要性
12.2预测蛋白质功能的难点
12.3蛋白质功能预测问题
12.4蛋白质功能预测研究现状
12.5蛋白质功能预测的评价方法
第13章融合蛋白质亚细胞定位信息的蛋白质功能预测
13.1引言
13.2蛋白质功能预测方法LSDC
13.2.1蛋白质协同功能推断
13.2.2序列相似性功能推断
13.2.3结构域相似性功能推断
13.2.4综合功能集合及各项功能的可靠性得分
13.3实验结果
13.3.1实验数据
13.3.2实验过程
13.4本章小结
第六部分展望篇
第14章蛋白质网络研究的挑战与机遇
14.1识别可靠的PPI面临的挑战
14.2特定上下文的动态蛋白质网络的构建
14.3整合组学中的蛋白质相互作用
参考文献