基于改進(jìn)蟻群算法的ppi網(wǎng)絡(luò)聚類方法研究與應(yīng)用

《基于改進(jìn)蟻群算法的ppi網(wǎng)絡(luò)聚類方法研究與應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。

1、分類號(hào)：TP319單位代碼：10364密級(jí)：公開學(xué)號(hào)：13720456安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)位論文基于改進(jìn)蟻群算法的PPI網(wǎng)絡(luò)聚類方法研究與應(yīng)用ResearchandApplicationonClusteringMethodBasedonAntColonyAlgorithmsinPPINetworks研究生：胡嘉偉指導(dǎo)教師：合作指導(dǎo)教師：張友華教授申請(qǐng)學(xué)位類別：工學(xué)碩士專業(yè)領(lǐng)域名稱：計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究方向：生物信息學(xué)答辯委員會(huì)主席：2016年6月獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知

2、，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果，也不包含為獲得安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：簽字日期：2013年6月13日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子文件，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影

3、印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書）。學(xué)位論文作者簽名：日期：2016年6月13日指導(dǎo)教師簽名：日期：2016年6月13日摘要蛋白質(zhì)相互作用(Protein-ProteinInteraction，簡(jiǎn)稱為PPI)網(wǎng)絡(luò)是生物體內(nèi)的蛋白質(zhì)之間的相互作用。研究PPI網(wǎng)絡(luò)是理解生命活動(dòng)的重要途徑之一，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析方法去研究蛋白質(zhì)相互作用已經(jīng)成為生物信息學(xué)的熱門領(lǐng)域。PPI網(wǎng)絡(luò)屬于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，它具有小世界性、無(wú)尺度分布和功能模塊化等特點(diǎn)；另一方面，群集智能方法由于其強(qiáng)大的全局尋優(yōu)能

4、力，已經(jīng)在各類領(lǐng)域復(fù)雜問(wèn)題的求解中得到越來(lái)越多的應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，基于群集智能的PPI網(wǎng)絡(luò)功能模塊檢測(cè)算法，也為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了一個(gè)新的方向。作為一種在PPI網(wǎng)絡(luò)聚類分析中新興的智能優(yōu)化算法，蟻群聚類算法因其固有的簡(jiǎn)單性、靈活性和魯棒性顯示出了巨大應(yīng)用潛力。本文對(duì)基于蟻堆形成原理的蟻群算法在PPI網(wǎng)絡(luò)聚類應(yīng)用上進(jìn)行了深入地研究，主要工作包括：1、研究了PPI網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和常見聚類方法，介紹了蟻群算法的相關(guān)模型，著重分析了基于蟻堆形成原理的蟻群算法的優(yōu)缺點(diǎn)；2、將基于蟻堆形成原理的蟻群聚類算法應(yīng)用在PPI網(wǎng)絡(luò)聚類上。提出一

5、種改進(jìn)的算法，分別從種子節(jié)點(diǎn)選取策略、拾起放下策略、引入后處理過(guò)程等方面對(duì)現(xiàn)有的算法進(jìn)行改進(jìn)。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析驗(yàn)證了文中算法的可行性；3、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了算法的應(yīng)用系統(tǒng)。系統(tǒng)依托于安徽玉米大數(shù)據(jù)及信息服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)預(yù)處理、檢索服務(wù)、功能預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)可視化等功能，在推廣應(yīng)用過(guò)程中得到了良好的效果。在安徽玉米產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系的支持下，本文將基于蟻堆形成原理的改進(jìn)PPI聚類算法應(yīng)用在玉米蛋白質(zhì)功能模塊聚類與分析中，對(duì)于研究玉米性狀及其他生物學(xué)研究，具有一定的實(shí)際價(jià)值和研究意義。關(guān)鍵詞：PPI網(wǎng)絡(luò)；蟻群算法；聚類IAbstrac

6、tProtein--ProteinInteraction(orPPI,forshort)networkistheinteractionbetweenorganismproteins.StudyingPPInetworkisoneofthesignificantwaystounderstandlifeactivities,andusingclusteringanalysisindataminingmethodhasbecomeahotresearchfieldinbioinformatics.Asacomplicatedne

7、twork,PPInetworkhasseveralcharacteristics,whicharesmall-world,scale-freedistributionandfunctionmodular,meanwhile,swarmintelligencemethodhasobtainedwidespreadapplicationincomplexproblemsolving,foritspowerfulglobaloptimizationcapability.Inrecentyears,theswarmintelli

8、gence-basedfunctionalmoduledetectionalgorithmforthePPInetworkhasemergedandbecomeanovelresearchhotspotinthisfield.Asanemergingintelligentoptimizationalgo