采用隐马尔科夫模型的蛋白质复合物识别研究

李 鹏，罗爱静，闵 慧，谭荪怡，郭惠敏

1.中南大学 湘雅三医院，长沙 410006

2.湖南中医药大学 信息科学与工程学院，长沙 410208

3.医学信息研究湖南省普通高等学校重点实验室（中南大学），长沙 410006

4.湖南信息职业技术学院 软件学院，长沙 410200

随着人类基因组计划以及对于多个物种全基因组测序工作的结束，目前生命科学研究的重点已经转移到了蛋白组学[1]。蛋白质是生物体生命活动的重要物质基础，没有蛋白质就没有生命。一个生物体内所有蛋白质相互作用被称为蛋白质相互作用网络（protein-protein interaction networks，PPIN），简称蛋白质网络[2]。值得注意的是，蛋白质之间的相互作用是动态的，它会随着时间环境、蛋白质的存在和降解、细胞的不同生理状态等因素的变化而变化，但由于PPIN 本身的复杂性、可利用的蛋白质相互作用数据的不完全性和存在噪声等众多问题，准确且高效地衡量蛋白质相互作用的动态性还存在很多挑战[3-4]，这也直接限制了PPIN 领域内很多问题[5-6]（复合物识别、关键蛋白识别、网络比对等）的研究进展。为此，本文将对动态蛋白质网络的构建问题进行研究，并在此基础上提出新的蛋白质复合物识别方法，这有利于从微观层面解释细胞内蛋白质之间的复杂关系，为生物学家、医学家理解生命复杂网络的内在组织和生物过程提供新的途径，在药物标靶设计、疾病诊治和预测等方面也具有重要的应用价值。

1 相关工作

目前，已有众多研究者对动态蛋白质网络中的复合物识别问题进行了研究，例如雷秀娟等人[7]首先将所有蛋白质之间的相互作用建模为一个拓扑势场，并以此来构建加权的动态蛋白质网络。……