《蛋白質網路建模及預測》是2021年電子工業出版社出版的圖書，作者是彭小清。
基本介紹
- 中文名：蛋白質網路建模及預測
- 作者：彭小清
- 類別：工業技術
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2021年1月
- 頁數：210 頁
- 定價：88 元
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787121398353
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
蛋白質組學是當前生命科學的新前沿，通過研究蛋白質的功能、結構、相互作用來系統地分析蛋白質，進而分析生命活動，成為熱點的研究問題之一。尤其是，從蛋白質網路中進行多物種的關鍵蛋白識別、蛋白質複合物挖掘、以及蛋白質功能預測，對揭示蛋白質網路的組成結構、預測蛋白質功能、解釋特定的生物進程具有重要的研究意義。本書一方面講述利用蛋白質活性的動態性、蛋白質的亞細胞定位信息，構建精準的蛋白質相互作用網路的方法。另一方面，以此為基礎，講述從新的角度研究生物信息學中與蛋白質相關的幾個重要問題，其中包括適用於多物種的關鍵蛋白識別、蛋白質複合物挖掘、以及蛋白質功能預測。
圖書目錄
第一部分 基礎篇
第1章 緒論 （2）
1.1 蛋白質相互作用 （3）
1.2 蛋白質網路 （7）
1.3 關鍵蛋白質 （8）
1.4 蛋白質複合物 （9）
1.5 蛋白質功能 （10）
1.6 本書的主要內容和組織結構 （11）
第二部分 蛋白質網路篇
第2章 蛋白質網路研究現狀 （15）
2.1 基於蛋白質表達動態性的動態蛋白質網路 （16）
2.2 基於多狀態下表達及相關性變化的動態蛋白質網路 （20）
第3章 動態蛋白質網路的構建方法 （23）
3.1 動態蛋白質網路的構建方法 （24）
3.1.1 3-sigma準則 （24）
3.1.2 活性蛋白質的識別 （24）
3.1.3 動態蛋白質網路的構建 （26）
3.2 實驗結果及分析 （28）
3.2.1 實驗數據 （28）
3.2.2 網路構建 （28）
3.2.3 與已知蛋白質複合物比較 （29）
3.2.4 算法的特異性、敏感性和綜合指標 （30）
3.2.5 功能富集性分析與算法精度分析 （32）
3.2.6 蛋白質複合物完美匹配分析 （35）
3.3 本章小結 （36）
第4章 亞細胞區間蛋白質網路的構建 （37）
4.1 亞細胞區間蛋白質網路 （39）
4.2 加權蛋白質網路 （40）
4.2.1 亞細胞區間重要性的評估 （40）
4.2.2 蛋白質相互作用重要性的計算 （41）
4.3 本章小結 （41）
第三部分 蛋白質複合物識別篇
第5章 蛋白質複合物識別的相關研究 （44）
5.1 基於密度和局部搜尋的算法 （45）
5.2 基於層次聚類的算法 （47）
5.3 交疊複合物挖掘的算法 （49）
5.4 融合多元數據的蛋白質複合物識別 （51）
5.5 動態蛋白質網路中的蛋白質複合物識別 （52）
第6章 基於蛋白質複合物形成機制與蛋白質活性的蛋白質
複合物提煉方法 （54）
6.1 蛋白質複合物的形成機制以及內部活性特徵 （54）
6.2 蛋白質複合物提煉方法 （55）
6.2.1 方法框架 （55）
6.2.2 蛋白質複合物的分割 （56）
6.2.3 蛋白質複合物的組裝 （58）
6.3 實驗與分析 （60）
6.3.1 與已知蛋白質複合物的比較 （61）
6.3.2 算法的特異性、敏感性和綜合指標 （64）
6.3.3 真陽性的提高 （66）
6.3.4 參數分析 （68）
6.4 本章小結 （69）
第7章 融合蛋白質亞細胞定位信息的蛋白質複合物識別 （71）
7.1 密度-擴散中心性 （71）
7.2 中心性得分的冪律分布檢驗 （72）
7.3 基於冪律分布的雙層聚類算法 （74）
7.4 實驗與分析 （78）
7.4.1 實驗數據 （79）
7.4.2 與已知蛋白質複合物的比較 （80）
7.4.3 算法的特異性、敏感性和綜合指標 （82）
7.4.4 完美匹配分布 （84）
7.5 討論 （85）
7.5.1 參數分析 （85）
7.5.2 不同中心性方法對PLCluster算法預測效果的影響 （86）
7.5.3 基於亞細胞定位信息的蛋白質複合物過濾及比較 （88）
7.6 本章小結 （90）
第8章 基於k層網路的蛋白質複合物識別研究 （91）
8.1 概述 （91）
8.2 基於k層網路的蛋白質複合物識別算法 （92）
8.2.1 基於k-means聚類的網路分層算法 （93）
8.2.2 識別每層子網中的蛋白質複合物 （94）
8.2.3 識別跨越兩個子網的蛋白質複合物 （94）
8.2.4 基於亞細胞定位信息的蛋白質複合物過濾 （95）
8.3 實驗結果及分析 （95）
8.3.1 實驗數據 （96）
8.3.2 參數影響分析 （97）
8.3.3 與已知蛋白質複合物的比較 （100）
8.3.4 完美匹配分布 （102）
8.4 討論 （103）
8.5 本章小結 （104）
第四部分 關鍵蛋白質識別篇
第9章 關鍵蛋白質研究現狀 （107）
9.1 基於拓撲特性的關鍵蛋白質識別方法 （107）
9.2 融合其他生物信息的關鍵蛋白質識別方法 （108）
第10章 基於亞細胞區間蛋白質網路的關鍵蛋白質識別 （110）
10.1 基於亞細胞區間蛋白質網路的關鍵蛋白質識別方法 （110）
10.1.1 方法框架 （110）
10.1.2 亞細胞區間特異性中心性得分 （112）
10.2 評價指標 （113）
10.2.1 比較排序後的前c%的蛋白質 （114）
10.2.2 比較多物種的平均準確度 （115）
10.3 實驗結果 （115）
10.3.1 實驗數據 （115）
10.3.2 酵母數據 （116）
10.3.3 人類數據 （118）
10.3.4 小鼠數據 （120）
10.3.5 果蠅數據 （122）
10.3.6 平均準確度（AKAcc） （124）
10.4 討論 （125）
10.4.1 全局蛋白質網路和PSLIN的不同預測 （126）
10.4.2 中心性方法在PSLIN上的局限性 （127）
10.4.3 不同PSLIN上計算的中心性得分具有不同的可靠性 （128）
10.5 本章小結 （130）
第11章 基於亞細胞區間重要性的關鍵蛋白質識別方法 （131）
11.1 基於亞細胞區間重要性的中心性方法 （131）
11.1.1 亞細胞區間重要性的評估和蛋白質相互作用
重要性的計算 （132）
11.1.2 基於亞細胞區間重要性的中心性方法 （133）
11.2 實驗結果 （134）
11.2.1 實驗數據 （134）
11.2.2 比較排序後的前c%的蛋白質 （135）
11.2.3 折刀曲線 （140）
11.2.4 ROC曲線 （141）
11.3 本章小結 （143）
第五部分 蛋白質功能預測篇
第12章 蛋白質功能預測研究現狀 （145）
12.1 蛋白質功能預測的重要性 （145）
12.2 預測蛋白質功能的難點 （146）
12.3 蛋白質功能預測問題 （147）
12.4 蛋白質功能預測研究現狀 （149）
12.5 蛋白質功能預測的評價方法 （150）
第13章 融合蛋白質亞細胞定位信息的蛋白質功能預測 （153）
13.1 引言 （153）
13.2 蛋白質功能預測方法LSDC （154）
13.2.1 蛋白質協同功能推斷 （155）
13.2.2 序列相似性功能推斷 （157）
13.2.3 結構域相似性功能推斷 （158）
13.2.4 綜合功能集合及各項功能的可靠性得分 （159）
13.3 實驗結果 （161）
13.3.1 實驗數據 （161）
13.3.2 實驗過程 （164）
13.4 本章小結 （168）
第六部分 展望篇
第14章 蛋白質網路研究的挑戰與機遇 （170）
14.1 識別可靠的PPI面臨的挑戰 （170）
14.2 特定上下文的動態蛋白質網路的構建 （173）
14.3 整合組學中的蛋白質相互作用 （174）
參考文獻 （176）
作者簡介
彭小清，女，博士，副教授，中國計算機學會生物信息專委會委員。近年來在國際重要學術期刊Briefings in Bioinformatics，Proteomics, BMC Bioinformatics，BMC System Biology, Plos One, Journal of Theoretical Biology, Tsinghua Science and Technology和本領域主要國際會議IEEE International Conference in Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) 上發表文章十餘篇。
