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[发明专利]基于关键蛋白质和局部适应的蛋白质复合物识别方法-CN201110006179.8有效
发明人：王建新;刘彬彬;李敏 -专利权人：中南大学
申请日： 2011-01-12 - 公布日： 2011-09-07 - 主分类号： G06F19/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关键蛋白质和局部适应的蛋白质复合物识别方法，基于关键蛋白质对有机体生命活动的重要性，本发明在考虑蛋白质相互作用网络的拓扑特性的基础上，以关键蛋白质作为种子，提出了一种基于关键蛋白质和局部适应的蛋白质复合物识别方法该方法既能用于非加权蛋白质相互作用网络，也能用于加权蛋白质相互作用网络。该方法只需根据蛋白质相互作用信息和关键蛋白质信息就能够较准确地识别蛋白质复合物，并且可以一次预测出大量的蛋白质复合物，解决了化学实验方法成本昂贵和耗时等问题。
基于关键蛋白质局部适应复合物识别方法

[发明专利]基于人工鱼群优化算法识别关键蛋白质的方法-CN201710912037.5有效
发明人：雷秀娟;杨晓琴;代才;程适 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工鱼群优化算法识别关键蛋白质的方法，将蛋白质相互作用网络转化为无向图、构建提纯的蛋白质相互作用网络、获取蛋白质对应的核糖核酸基因表达值、GO注释信息以及蛋白质在已知复合物内的度，对提纯后的蛋白质相互作用网络边和结点进行处理、选取已知关键蛋白质作为初始人工鱼、人工鱼执行觅食行为、随机行为、追尾行为、聚群行为并产生关键蛋白质。本发明方法能准确地识别关键蛋白质；仿真实验结果表明，敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值等指标性能较优；与其他关键蛋白质识别方法相比，将人工鱼群的优化特性与蛋白质相互作用网络的拓扑特征进行结合实现关键蛋白质的识别过程，提高了关键蛋白质的识别准确率。
基于人工鱼群优化算法识别关键蛋白质方法

[发明专利]基于鸽群优化算法识别关键蛋白质的方法-CN201910662124.9在审
发明人：雷秀娟;杨晓琴;张宇辰 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于鸽子优化算法识别关键蛋白质的方法，通过将蛋白质相互作用网络转化为无向图、获取蛋白质对应的亚细胞定位信息以及功能注释信息、对蛋白质相互作用网络中结点和边进行处理、初始化鸽子位置、执行指南针操作、地标操作产生关键蛋白质。本发明方法能准确地识别关键蛋白质；仿真实验结果表明，灵敏度、特异性、F测度、阳性预测值、阴性预测值以及正确率等指标较优；与其他关键蛋白质识别方法相比，将鸽子算法的优化特性与蛋白质相互作用网络的拓扑特征以及蛋白质内在的生物特性进行结合来识别关键蛋白质，提高了关键蛋白质的识别准确率。
关键蛋白质蛋白质相互作用鸽子蛋白质仿真实验结果测度亚细胞定位功能注释生物特性算法识别拓扑特征网络转化优化算法初始化灵敏度群优化无向图正确率指南针准确率地标算法阴性预测网络优化

[发明专利]采用觅食机制的人工蜂群优化算法识别关键蛋白质的方法-CN201710050587.0有效
发明人：雷秀娟;丁玉连;陆铖;代才;程适 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2017-01-23 - 公布日： 2018-06-22 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用觅食机制的人工蜂群优化算法识别关键蛋白质的方法，将蛋白质相互作用网络转化为无向图、获取蛋白质对应的核糖核酸基因表达值、对蛋白质相互作用网络边和结点预处理、构建动态蛋白质相互作用网络、选取已知关键蛋白质作为蜜源、采蜜蜂搜索蜜源邻域、跟随蜂搜索采蜜蜂邻域、更新蜜源、侦查蜂全局搜索新蜜源、更新蜜源、产生关键蛋白质。本发明方法能准确地识别关键蛋白质；仿真实验结果表明，敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值等指标性能较优；与其他关键蛋白识别方法相比，结合人工蜂群的优化特性与蛋白质相互作用网络的特征实现关键蛋白质的识别过程，提高了关键蛋白质的识别准确率。
关键蛋白质蛋白质相互作用蜂群优化算法邻域蜜蜂觅食搜索仿真实验结果预处理核糖核酸关键蛋白基因表达全局搜索网络转化网络敏感度无向图准确率更新构建结点阴性预测蛋白质优化

[发明专利]基于混合蛙跳算法识别关键蛋白质的方法-CN201811643461.5有效
发明人：雷秀娟;杨晓琴;赵杰 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合蛙跳算法识别关键蛋白质的方法，通过将蛋白质相互作用网络转化为无向图、获取蛋白质对应的亚细胞定位信息、蛋白质复合物参与信息以及功能注释信息、对蛋白质相互作用网络中结点和边进行处理、根据蛋白质结点的局部平均连通性初始化青蛙种群、根据青蛙的适应值划分族群、青蛙在族群中进行元进化，执行局部搜索、所有青蛙进行全局思想交流，执行全局搜索、产生关键蛋白质。本发明方法能准确地识别关键蛋白质；仿真实验结果表明，灵敏度、特异性、F测度、阳性预测值、阴性预测值以及正确率等指标较优；与其他关键蛋白质识别方法相比，将混合蛙跳算法的优化特性与蛋白质相互作用网络的拓扑特征以及蛋白质自身的生物特性进行结合来识别关键蛋白质，提高了关键蛋白质的识别准确率。
基于混合蛙跳算法识别关键蛋白质方法

[发明专利]基于亚细胞定位特异性的关键蛋白质识别方法-CN201410399693.6有效
发明人：王建新;彭小清;李敏;罗军伟;钟坚成 -专利权人：中南大学
申请日： 2014-08-14 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于亚细胞定位特异性的关键蛋白质识别方法，包括以下步骤步骤1建立亚细胞定位的蛋白质相互作用子网；步骤2衡量各个蛋白质亚细胞定位相互作用子网的蛋白质关键性得分的可信度；步骤3计算所有蛋白质的关键性综合得分步骤4输出结果对细胞内所有蛋白质按关键性综合得分排序并输出排序结果。该基于亚细胞定位特异性的关键蛋白质识别方法在关键蛋白质的识别方面准确性高、敏感度高。
基于细胞定位特异性关键蛋白质识别方法

[发明专利]一种用于发现阿尔兹海默症致病关键蛋白质的方法-CN201810454364.5有效
发明人：唐毅;王凤珍;刘明宇;吴金华;张雷 -专利权人：辽宁大学
申请日： 2018-05-14 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G16B50/00 文献下载
摘要：一种用于发现阿尔兹海默症致病关键蛋白质的方法，其步骤为：1)、收集阿尔兹海默症文献信息，建立文献数据库；2)、建立蛋白质词典；3)、从文献数据库中提取蛋白质的信息，建立蛋白质矩阵；4)、基于蛋白质矩阵，剔除在网络结构分中与其他蛋白质关联性较小于的蛋白质，得到矩阵中的蛋白质网络特征；5)、根据蛋白质网络特征，计算得到蛋白质社群结构；6)、在蛋白质社群结构中，算得到蛋白质相似性；7)、基于蛋白质相似性的结果，挖掘关键蛋白质。本发明通过上述方法，提供了一种研究效率高，节约生物实验成本的阿尔兹海默症致病关键蛋白质的发现方法。
一种用于发现阿尔兹海默症致病关键蛋白质方法

[发明专利]基于蛋白质时空子网络的关键蛋白质识别方法及识别系统-CN201810287578.8有效
发明人：李敏;李文凯;郑瑞清;王建新 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-03-31 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蛋白质时空子网络的关键蛋白质识别方法及识别系统，包括如下步骤：步骤1：获取原始蛋白质网络；步骤2：构建不同时刻的活性蛋白质集合；步骤3：构建不同亚细胞结构中的蛋白质集合；步骤4：依据蛋白质节点之间的连接关系、不同时刻的活性蛋白质集合、不同亚细胞结构中的蛋白质集合组建各类亚细胞结构在不同时刻的时空子网络；步骤5：获取每个蛋白质节点的最大度中心性值；步骤6：按照蛋白质节点的最大度中心性对所有蛋白质节点进行降序排列，再选定排前的M个蛋白质节点作为预测的关键蛋白质。通过上述方法能够提高关键蛋白质的识别准确率。
基于蛋白质时空网络关键识别方法系统

[发明专利]采用改进花授粉算法识别关键蛋白质的方法-CN201711039345.8有效
发明人：雷秀娟;方铭;代才 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2017-10-30 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用改进花授粉算法识别关键蛋白质的方法，将蛋白质相互作用网络转化为无向图、选取度最大的前Q个蛋白质作为花粉个体、度量PeC中心性、确定复合物信息、确定亚细胞定位信息，评价花粉重要性、更新花粉位置、输出识别的关键蛋白质；本发明在评价花粉重要性时不仅考虑了蛋白质网络的拓扑属性，而且融合了蛋白质网络的生物特性，能准确地识别关键蛋白；仿真实验结果表明，正确率、特异性、敏感度等指标性能较优；与其他关键蛋白识别方法相比，结合蛋白质网络的拓扑属性和生物特性，实现关键蛋白质识别过程，提高了关键蛋白的识别准确率。
采用改进授粉算法识别关键蛋白质方法

[发明专利]一种基于张量随机游走的关键蛋白质识别方法-CN201811550297.3有效
发明人：赵碧海;胡赛;王雷;李学勇;张帆;田清龙 -专利权人：长沙学院
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量随机游走的关键蛋白质识别方法,包括以下步骤：获取蛋白质相互作用网络拓扑结构、蛋白质结构域信息、基于时间序列的基因表达信息以及蛋白质同源信息；根据上述信息，建立蛋白质节点相互作用中不同蛋白质节点间的关联关系；根据所述蛋白质同源信息对蛋白质节点的枢纽得分进行初始化；以蛋白质相互作用中不同蛋白质节点间的关联关系建立张量模型；基于所述张量模型进行迭代计算得到每个蛋白质节点的枢纽得分并进行排序，将序列排行前n个蛋白质节点作为关键蛋白质本发明简单有效，通过与其他方法比较，及在多个数据集上测试表明，该发明在关键蛋白质识别方面具有较好的预测性能。
一种基于张量随机游走关键蛋白质识别方法

[发明专利]一种基于异构生物网络融合的关键蛋白质识别方法-CN201910092676.0有效
发明人：赵碧海;胡赛;王雷;李学勇;张志宏 -专利权人：长沙学院
申请日： 2019-01-30 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异构生物网络融合的关键蛋白质识别方法，包括以下步骤：获取酵母蛋白质相互作用网络拓扑结构、蛋白质结构域信息、蛋白质同源信息以及蛋白质亚细胞定位信息；分别建立蛋白质‑蛋白质互作网络P_G、结构域‑结构域互作网络D_G和蛋白质‑结构域关系网络PD_G；融合三网络PD_G三个网络，建立异构网络HG；建立蛋白质和结构域的初始化得分向量h0；基于随机游走模型，迭代地计算蛋白质和结构域的得分向量ht，直到稳定状态；根据稳定状态时蛋白质的得分进行排序，识别关键蛋白质。本发明改进了关键蛋白质识别方法研究中多源生物数据的融合方式，大大提高了关键蛋白质的识别准确率。
一种基于生物网络融合关键蛋白质识别方法

[发明专利]一种基于布谷鸟搜索算法识别关键蛋白质的方法-CN201810112013.6有效
发明人：雷秀娟;杨晓琴;陆铖;程适 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-02-05 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于布谷鸟搜索算法识别关键蛋白质的方法，发明属于生物信息技术领域，通过将蛋白质相互作用网络转化为无向图、对蛋白质相互作用网络进行去噪处理、获取蛋白质对应的基因表达数据、亚细胞定位信息、标准的蛋白质复合物信息以及GO注释信息、对纯化后的蛋白质相互作用网络的边和结点进行加权处理、产生鸟巢、产生布谷鸟、更新鸟巢适应值并产生关键蛋白质。本发明能准确地识别关键蛋白质；仿真实验结果表明，灵敏度、特异性、F测度、阳性预测值、阴性预测值以及正确率等指标较优；与其他现有识别方法相比，将布谷鸟搜索算法的优化特性与蛋白质相互作用网络的拓扑特征进行结合来识别关键蛋白质，提高了关键蛋白质的识别准确率。
一种基于布谷鸟搜索算法识别关键蛋白质方法

[发明专利]基于最大邻居子网的关键蛋白质识别方法-CN201710301362.8有效
发明人：李敏;李文凯;王建新 -专利权人：中南大学
申请日： 2017-05-02 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最大邻居子网的关键蛋白质识别方法，首先根据亚细胞定位信息对获得的蛋白质相互作用网络进行子网划分，位于相同亚细胞位置的蛋白质被划分到相同的子网，从而得到多个在同一亚细胞区间内具有相互作用关系的蛋白质子网络然后对每个蛋白质对应的所在的最大子网进行拓扑特征分析,计算其基于共同邻居的关键性综合评分值，分值越高表示该蛋白质越趋向于是关键的，从而利用得分排序来预测潜在的关键蛋白质。本发明在简单实用的基础上，能够很好的提高关键蛋白质识别的准确率，为研究人员进行关键蛋白质的实验分析和更深层次的研究提供重要的参考价值和实用价值。
基于最大邻居子网关键蛋白质识别方法

[发明专利]一种基于蛋白质成簇特性和活性共表达的关键蛋白质识别方法-CN201911356473.4有效
发明人：钟坚成;唐超;孙瑜穗;杨家红 -专利权人：湖南师范大学
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G16B5/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于蛋白质成簇特性和活性共表达的关键蛋白质识别方法，该方法的具体步骤为先利用边聚集系数描述蛋白质相互作用网络成簇的特性；再通过设置阈值参数来设定基因活性表达，并采用布尔值描述；基于基因活性表达的布尔值定义了计算方法，利用Jaccard系数来计算活性共表达的得分；最后基于蛋白质成簇特性和活性共表达得出的关键性综合得分并输出排序结果，top排序后关键性综合得分高的蛋白质(取top N作为阈值)为关键蛋白质。本发明的关键蛋白质识别方法消除基因表达数据噪声的影响，并且在识别的准确性、特异性和敏感性等性能上要优于中心性度量方法及拥有相同输入数据集的关键蛋白质预测方法。
一种基于蛋白质特性活性表达关键识别方法

[发明专利]基于动态图神经网络的关键蛋白质识别方法及装置-CN202310705504.2在审
发明人：王莉;王艳莉;李玉勇;孙世温 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于动态图神经网络的关键蛋白质识别方法及装置，所述方法包括：获取第一原始蛋白质数据，构建具有时间属性的动态蛋白质相互作用网络；对动态蛋白质相互作用网络进行随机游走采样，构建训练语料；利用训练好的图卷积神经网络模型，提取蛋白质节点的结构特征；将结构特征数据输入至预先训练好的长短期记忆网络模型中，输出得到蛋白质节点的时间特征；根据结构特征和时间特征，通过模式分类识别关键蛋白质。本申请将蛋白质相互作用图建模为动态图，并结合图卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型学习动态图上蛋白质节点的结构特征和时间特征，能够更加高效的识别关键蛋白质。
基于动态神经网络关键蛋白质识别方法装置

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