基于机器学习的蛋白质相互作用与功能预测方法研究

项目名称： 基于机器学习的蛋白质相互作用与功能预测方法研究

项目编号： No.61133010

项目类型： 重点项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 黄德双

作者单位： 同济大学

项目金额： 280万元

中文摘要： 蛋白质相互作用与功能预测问题是当前蛋白质组学要解决的核心问题之一，这个问题的解决将有助于理解生命现象的本质，并对生命科学的发展起到强有力的推动作用。本项目将从蛋白质序列出发，在蛋白质相互作用的数据整合、特征编码、预测和结果校准以及蛋白质功能预测方面进行深入研究，以探索蛋白质相互作用及其功能行使的规律与本质。首先，在整合多个相互作用数据源的基础上，利用氨基酸残基理化性质，结合自相关、多联体和结构域组成等方法对蛋白质序列进行编码，并运用神经网络学习委员会机和元集成学习方法分别集成多种编码方式来提高蛋白质相互作用预测性能；然后利用流形学习方法来校准预测结果中的假阳性与假阴性问题；最后，利用基于图的半监督学习和加权蛋白质相互作用网络来预测蛋白质的功能，并进一步基于组合核方法来融合蛋白质多源信息，提高蛋白质功能的预测精度。本项目的研究成果将加深对生命机理的认识，为疾病机理的揭示及新药研发提供指导。

中文关键词： 蛋白质相互作用；功能预测；机器学习；图半监督学习；流形学习

英文摘要：

英文关键词： Protein-protein interaction；Function prediction；Machine learning；Graph-based semi-supervised learning；Manifold learning and line graph