[發明專利]一種融合社區結構和節點度的局部路徑相似度的蛋白質鏈接預測算法在審
| 申請號： | 201911153140.1 | 申請日： | 2019-11-22 |
| 公開（公告）號： | CN111696626A | 公開（公告）日： | 2020-09-22 |
| 發明（設計）人： | 王貴參;王紅梅;李浩;王金哲;王遠威;郭真俊 | 申請（專利權）人： | 長春工業大學 |
| 主分類號： | G16B25/10 | 分類號： | G16B25/10 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 130000 吉林*** | 國省代碼： | 吉林;22 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 融合 社區 結構 節點 局部 路徑 相似 蛋白質 鏈接 預測 算法 | ||
1.一種融合社區結構和節點度的局部路徑相似度的蛋白質鏈接預測算法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟S1：構建鄰接矩陣
輸入數據為蛋白質交互網絡的鏈接集合，構建鄰接矩陣
步驟S2：檢測社區結構
使用社區發現算法infomap算法，將網絡劃分為不同的社區
步驟S3：劃分訓練集和測試集
隨機刪除一定比例的鏈接作為測試集，剩余的鏈接集合記為，有
以下計算都在中進行
步驟S4：計算每個社區緊密度指標
根據步驟S2中得到的社區劃分，計算社區內的平均最短路徑，用它來衡量社區的緊密度，
社區緊密度與社區平均最短路徑成反比
步驟S5：計算基于節點度的局部路徑相似度（Local path similarity based on nodedegree，DLP）
由于次級鄰居和目標節點度對最終的鏈接產生的影響，計算基于次級鄰居和節點度的相似度指標
步驟S6：結合社區緊密度和DLP計算中所有未鏈接的節點之間的相似度值。
2.根據權利要求1所述的融合社區結構和節點度的局部路徑相似度的蛋白質鏈接預測算法，其特征在于：所述步驟S5中節點間的節點相似度指標計算方法為：
對于給定的兩個節點
其中為節點
3.根據權利要求1所述的基于社區結構的蛋白質交互網絡的鏈接預測算法，其特征在于，所述步驟S6中未鏈接節點的相似度值計算公式為：
其中，節點
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