基于降维的蛋白质不相关功能预测

蛋白质是生命活动的重要物质基础, 对其功能的准确标注可以极大地促进生命科学的研究与发展. 已有的蛋白质功能预测方法通常仅关注利用蛋白质具有某些功能的信息(正样例), 并没有关注利用蛋白质不相关的功能信息(负样例). 已有研究表明, 结合蛋白质负样例可以降低蛋白质功能预测的复杂度并提高预测精度. 本文提出一种基于降维的蛋白质不相关功能预测方法(predicting irrelevant functions of proteins based on dimensionality reduction, IFDR). IFDR 通过在蛋白质互作网邻接矩阵和蛋白质{ 功能标记关联矩阵上分别进行随机游走,