[發明專利]一種基于功能模塊的生物分子網絡分析的方法

有效

• 申請號: 201410042705.X
• 申請日: 2014-01-29
• 公開（公告）號: CN103778349B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 思博奧科生物信息科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06F19/12
• 分類號: G06F19/12
• 代理公司: 北京匯知杰知識產權代理事務所(普通合伙)11587
• 代理人: 蔡倫,楊巍

1.?一種基于功能模塊的生物網絡分析方法，通過網絡中節點間的功能相似性結合網絡的拓撲性質，篩選出網絡中功能關聯的一些節點和邊，組成功能模塊。

2.?權利要求1的方法，對于給定的生物網絡G?(V，E)，V網絡中的節點集合，E網絡中邊的集合，該方法包含如下步驟：

步驟1，基于所述生物網絡G，構建網絡節點間的鄰接矩陣M_adj，矩陣的行和列分別表示網絡中的節點集合V，矩陣由0和1構成，如果兩個節點間存在邊關系，則矩陣中此兩個節點所在行和列相交的元素為1，其他情況則為0；

步驟2，構建網絡節點間的鄰接矩陣M_sim，矩陣的行和列分別表示網絡中的節點集合V，矩陣由0.001-1的小數構成，如果兩個節點間存在語義相似性，則矩陣中此兩個節點所在行和列相交的元素為這兩個節點的功能語義相似性得分，如果兩個分子節點間存在完全語義相似性則為1，如果兩個分子節點間不存在語義相似性則為0.001；

步驟3，計算網絡邊的功能權重矩陣M_E，???????????????????????????????????????????????；

步驟4，基于最小圖熵算法挖掘網絡的子模塊：首先選定種子節點（優選度不小于5的節點）及其鄰居節點作為種子簇，然后逐個地刪除種子簇中種子節點的鄰居節點，盡可能地減小簇的圖熵；接下來，再將種子簇的鄰居節點中可以降低簇的圖熵的節點添加進來，重復這個過程，直到圖熵無法進一步降低，當圖熵小于預設經驗閾值（例如20）時循環停止。

3.?權利要求1的方法，還包括步驟5，對步驟4識別出的功能模塊進行功能富集分析（例如在線功能富集分析工具DAVID或Perl平臺的GO::TermFinder工具）。

4.?權利要求1-3任一項的方法，所述生物網絡包含基因轉錄調控網絡、蛋白質相互作用網絡、代謝網絡和非編碼基因調控網絡及其跨組學調控網絡等。

5.?權利要求2或3的方法，所述功能語義相似性得分計算基于基因本體Gene?Ontology的分子功能語義，或者基于生物學過程和細胞學組成語義，例如通過功能語義相似性算法GOSemSim(Yu?G,Bioinformatics?2010)進行計算。

6.?權利要求2或3的方法，所述最小圖熵算法為：圖熵，Ω表示子模塊內的頂點集合，i屬于Ω，，n_i為節點與模塊內的鄰接節點間功能權重累加和，N_i為節點在大網絡中與其鄰接節點間功能權重累加和，。