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    重庆时时彩计划2014: 蛋白质信号转导子网的预测方法和装置.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410102941.6

    申请日:

    2014.03.19

    公开号:

    CN103870720A

    公开日:

    2014.06.18

    当前法律状态:

    终止

    有效性:

    无权

    法律详情: 未缴年费专利权终止 IPC(主分类):G06F 19/12申请日:20140319授权公告日:20170208终止日期:20180319|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/12申请日:20140319|||公开
    IPC分类号: G06F19/12(2011.01)I 主分类号: G06F19/12
    申请人: 中国人民解放军国防科学技术大学
    发明人: 刘伟; 谢红卫
    地址: 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号
    优先权:
    专利代理机构: 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 代理人: 吴贵明;张永明
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410102941.6

    授权公告号:

    |||||||||

    法律状态公告日:

    2019.03.08|||2017.02.08|||2014.07.16|||2014.06.18

    法律状态类型:

    专利权的终止|||授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种蛋白质信号转导子网的预测方法和装置。其中,蛋白质信号转导子网的预测方法包括:建立步骤:建立信号转导网络;第一计算步骤:计算信号转导网络中每个节点和每条边的分值;第一获取步骤:获取信号转导网络中的目标节点及多个第一目标信号子网;第二计算步骤:计算每个第一目标信号子网的子网分值和显著性概率值;第二获取步骤:获取第一目标信号子网中的多个第二目标信号子网;以及确定步骤:确定多个第二目标信号子网中子网分值最高的第二目标信号子网为信号转导子网。通过本发明,解决了现有技术中蛋白质信号转导子网的预测精度低的问题,进而达到了降低预测复杂度、提高预测效率的效果。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种蛋白质信号转导子网的预测方法,其特征在于,包括:
    建立步骤:建立信号转导网络,其中,一种蛋白质为所述信号转导网络的一个节点,具有通信关系的两种蛋白质之间的通道为所述信号转导网络的一条边;
    第一计算步骤:计算所述信号转导网络中每个节点和每条边的分值;
    第一获取步骤:获取所述信号转导网络中的目标节点及多个第一目标信号子网,其中,所述目标节点为所述信号转导网络中节点分值最高的节点,所述第一目标信号子网为所述信号转导网络中与所述目标节点连通的信号子网;
    第二计算步骤:计算每个所述第一目标信号子网的子网分值和显著性概率值;
    第二获取步骤:获取所述第一目标信号子网中的多个第二目标信号子网,其中,所述第二目标信号子网为所述显著性概率值小于预设值的所述第一目标信号子网;以及
    确定步骤:确定多个所述第二目标信号子网中子网分值最高的所述第二目标信号子网为所述信号转导子网。

    2.  根据权利要求1所述的预测方法,其特征在于,采用以下方式计算每个节点的分值:
    获取节点i对应的蛋白质的实际丰度比和预设丰度比,其中,所述节点i为所述信号转导网络中的任一节点;以及
    根据所述节点i对应的实际丰度比和所述目标节点对应预设丰度比,计算所述节点i的分值。

    3.  根据权利要求2所述的预测方法,其特征在于,根据所述实际丰度比和所述预设丰度比,计算所述节点i的分值包括:
    按照公式Ei=Σk=1mxikΣj=1lwijEi=Ei-EminEmax-EminEmin=min{E1,E2,L,EN}Emax=max{E1,E2,L,EN}]]>计算所述节点i的分值,
    其中,Ei′为所述节点i的分值,xik为所述节点i对应的蛋白质在第k个实际样本中的实际丰度比,wij为所述节点i对应的蛋白质在第j个对照样本中的对照丰度比,m为所述实际样本的样本数,l为所述对照样本的样本数。

    4.  根据权利要求1所述的预测方法,其特征在于,采用以下方式计算每条边的分值:
    获取边i所连接的两个节点对应的蛋白质的实际丰度比,其中,所述边i为所述信号转导网络中的任一边;以及
    根据所述边i所连接的两个节点对应的蛋白质的实际丰度比,计算所述边i的分值。

    5.  根据权利要求4所述的预测方法,其特征在于,根据所述边i所连接的两个节点对应的蛋白质的实际丰度比,计算所述边i的分值包括:
    按照公式Fi=Σk=1m(xik-x‾)(yik-y‾)Σk=1m(xik-x‾)2Σk=1m(yik-y‾)2Fi=Fi-FminFmax-FminFmin=min{F1,F2,L,FN}Fmax=max{F1,F2,L,FN}]]>计算所述边i的分值,
    其中,Fi′为所述边i的分值,xik为第一节点对应的蛋白质在第k个实际样本中的实际丰度比,yik为第二节点对应的蛋白质在所述第k个实际样本中的实际丰度比,m为所述实际样本的样本数,为所述第一节点对应的蛋白质在m个所述实际样本中的实际丰度比的平均值,为所述第二节点对应的蛋白质在m个所述实际样本中的实际丰度比的平均值,所述第一节点和所述第二节点为所述边i所连接的两个节点。

    6.  根据权利要求1所述的预测方法,其特征在于,按照以下公式计算每个所述第一目标信号子网的子网分值:
    Di2=Σi1=1pEi1p+λΣj1=1qFj1q,]]>
    其中,Di2为第一目标信号子网i2的子网分值,E′i1为所述第一目标信号子网i2的第i1个节点的分值,F′j1为所述第一目标信号子网i2的第j1条边的分值,p为所 述第一目标信号子网i2中节点的个数,q为所述第一目标信号子网i2中边的条数,λ为预设系数,所述第一目标信号子网i2为多个所述第一目标信号子网中的任一信号子网。

    7.  根据权利要求1所述的预测方法,其特征在于,计算每个所述第一目标信号子网的显著性概率值包括:
    从所述信号转导网络中获取预设数量的第三目标信号子网,其中,所述第三目标信号子网的节点的数量与第一目标信号子网i2的节点的数量相同,所述第三目标信号子网的边的数量与所述第一目标信号子网i2的边的数量相同;
    计算每个所述第三目标信号子网的子网分值;以及
    按照公式计算所述的第一目标信号子网i2的显著性概率值P,其中,N2为所述第三目标信号子网的数量,N1为子网分值大于所述第一目标信号子网i2的子网分值的所述第三目标信号子网的数量,所述第一目标信号子网i2为多个所述第一目标信号子网中的任一信号子网。

    8.  根据权利要求7所述的预测方法,其特征在于,在确定多个所述第二目标信号子网中子网分值最高的所述第二目标信号子网为所述信号转导子网之后,所述预测方法还包括:
    判断所述信号转导子网是否满足预设条件;以及
    在判断出所述信号转导子网不满足所述预设条件的情况下,调整所述预设值和所述预设数量,并再次执行所述第二计算步骤、所述第二获取步骤和所述确定步骤。

    9.  一种蛋白质信号转导子网的预测装置,其特征在于,包括:
    建立单元,用于建立信号转导网络,其中,一种蛋白质为所述信号转导网络的一个节点,具有通信关系的两种蛋白质之间的通道为所述信号转导网络的一条边;
    第一计算单元,用于计算所述信号转导网络中每个节点和每条边的分值;
    第一获取单元,用于获取所述信号转导网络中的目标节点及多个第一目标信号子网,其中,所述目标节点为所述信号转导网络中节点分值最高的节点,所述第一目标信号子网为所述信号转导网络中与所述目标节点连通的信号子网;
    第二计算单元,用于计算每个所述第一目标信号子网的子网分值和显著性概率值;
    第二获取单元,用于获取所述第一目标信号子网中的多个第二目标信号子网,其中,所述第二目标信号子网为所述显著性概率值小于预设值的所述第一目标信号子网;以及
    确定单元,用于确定多个所述第二目标信号子网中子网分值最高的所述第二目标信号子网为所述信号转导子网。

    10.  根据权利要求9所述的预测装置,其特征在于,所述第一计算单元包括:
    第一获取???,用于获取节点i对应的蛋白质的实际丰度比和预设丰度比,其中,所述节点i为所述信号转导网络中的任一节点;以及
    第一计算???,用于根据所述节点i对应的实际丰度比和所述目标节点对应预设丰度比,计算所述节点i的分值。

    11.  根据权利要求10所述的预测装置,其特征在于,所述第一计算??橛糜诎凑找韵鹿郊扑闼鼋诘鉯的分值:
    Ei=Σk=1mxikΣj=1lwijEi=Ei-EminEmax-EminEmin=min{E1,E2,L,EN},]]>
    其中,Ei′为所述节点i的分值,xik为所述节点i对应的蛋白质在第k个实际样本中的实际丰度比,wij为所述节点i对应的蛋白质在第j个对照样本中的对照丰度比,m为所述实际样本的样本数,l为所述对照样本的样本数。

    12.  根据权利要求9所述的预测装置,其特征在于,所述第一计算单元还包括:
    第二获取???,用于获取边i所连接的两个节点对应的蛋白质的实际丰度比,其中,所述边i为所述信号转导网络中的任一边;以及
    第二计算???,用于根据所述边i所连接的两个节点对应的蛋白质的实际丰度比,计算所述边i的分值。

    13.  根据权利要求12所述的预测装置,其特征在于,所述第二计算??橛糜诎凑找韵鹿郊扑闼霰遡的分值:
    Fi=Σk=1m(xik-x‾)(yik-y‾)Σk=1m(xik-x‾)2Σk=1m(yik-y‾)2Fi=Fi-FminFmax-FminFmin=min{F1,F2,L,FN}Fmax=max{F1,F2,L,FN},]]>
    其中,Fi′为所述边i的分值,xik为第一节点对应的蛋白质在第k个实际样本中的实际丰度比,yik为第二节点对应的蛋白质在所述第k个实际样本中的实际丰度比,m为所述实际样本的样本数,为所述第一节点对应的蛋白质在m个所述实际样本中的实际丰度比的平均值,为所述第二节点对应的蛋白质在m个所述实际样本中的实际丰度比的平均值,所述第一节点和所述第二节点为所述边i所连接的两个节点。

    14.  根据权利要求9所述的预测装置,其特征在于,所述第二计算单元用于按照以下公式计算每个所述第一目标信号子网的子网分值:
    Di2=Σi1=1pEi1p+λΣj1=1qFj1q,]]>
    其中,Di2为第一目标信号子网i2的子网分值,E′i1为所述第一目标信号子网i2的第i1个节点的分值,F′j1为所述第一目标信号子网i2的第j1条边的分值,p为所述第一目标信号子网i2中节点的个数,q为所述第一目标信号子网i2中边的条数,λ为预设系数,所述第一目标信号子网i2为多个所述第一目标信号子网中的任一信号子网。

    15.  根据权利要求9所述的预测装置,其特征在于,所述第二计算单元包括:
    第三获取???,用于从所述信号转导网络中获取预设数量的第三目标信号子网,其中,所述第三目标信号子网的节点的数量与第一目标信号子网i2的节点的数量相同,所述第三目标信号子网的边的数量与所述第一目标信号子网i2的边的数量相同;
    第三计算???,用于计算每个所述第三目标信号子网的子网分值;以及
    第四计算???,用于按照公式计算所述的第一目标信号子网i2的显著性概率值P,其中,N2为所述第三目标信号子网的数量,N1为子网分值大于所述第一目标信号子网i2的子网分值的所述第三目标信号子网的数量,所述第一目标信号子网i2为多个所述第一目标信号子网中的任一信号子网。

    16.  根据权利要求15所述的预测装置,其特征在于,所述预测装置还包括:
    判断单元,用于判断所述信号转导子网是否满足预设条件;以及
    调整单元,用于在判断出所述信号转导子网不满足所述预设条件的情况下,调整所述预设值和所述预设数量,以使所述第二计算单元、所述第二获取单元和所述确定单元再次确定所述信号转导子网。

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