基于花授粉算法的蛋白质网络功能模块检测方法

吴红岩,冀俊忠^*

北京工业大学信息学部多媒体与智能软件技术北京市重点实验室, 北京 100124

收稿日期:2017-06-09出版日期:2018-02-20发布日期:2017-06-09
通讯作者:冀俊忠(1969— ),男,山西晋中人,教授,博导,主要研究方向为机器学习,数据挖掘,群智能算法. E-mail: jjz01@bjut.edu.cnE-mail:zhangzhenyue0@163.com
作者简介:吴红岩(1988— ),女,河南驻马店人,硕士研究生,主要研究方向为人工智能,数据挖掘. E-mai:wuhongyan422@126.com
基金资助:国家自然科学基金资助项目(61375059)

Flower pollination algorithm-based functional module detection in protein-protein interaction networks

WU Hongyan, JI Junzhong^*

Beijing Municipal Key Laboratory of Multimedia and Intelligent Software Technology, Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China

Received:2017-06-09Online:2018-02-20Published:2017-06-09

摘要/Abstract

摘要： 揭示未知蛋白质功能是后基因时代蛋白质组学中的核心内容之一,运用群集智能思想识别蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction network, PPIN)中的功能模块已经成为该领域的一个研究热点。提出一种基于花授粉算法(flower pollination algorithm, FPA)的蛋白质相互作用网络功能模块检测方法(FPA for functional module detection in PPIN, FPA-FMD)。采用随机游走的方式对种群中的每个花粉进行编码,并利用花授粉算法特有的自花授粉和异花授粉机制优化种群,其中自花授粉采用重组策略和取优策略,异花授粉采用基于Levy机制的变异策略和基于差异度的自适应变异策略,4种策略分别从不同角度推进了种群的进化。在3个公共数据集上的仿真试验表明:与其他6种经典算法相比,本研究提出的算法的整体性能优良而且在F度量和准确度两项综合指标上具有绝对优势。


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