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申请/专利权人：中国科学院大连化学物理研究所
摘要：本发明公开了一种基于二维异质网络的代谢物‑蛋白质相互作用预测方法，该方法包括：代谢物‑蛋白质二维异质网络构建；代谢物‑蛋白质多维度相关性特征计算；基于随机森林算法的代谢物‑蛋白质相互作用预测模型构建；代谢物与蛋白质相互作用预测的步骤。本发明基于建立的预测模型能够可靠预测出潜在的代谢物‑蛋白质相互作用。
主权项：1.一种基于二维异质网络的代谢物-蛋白质相互作用预测方法，其特征在于：该方法包括：建模过程的步骤：基于二维异质网络构建用于代谢物-蛋白质相互作用预测的随机森林模型；步骤1：构建代谢物-蛋白质二维异质网络；步骤2：针对代谢物-蛋白质相互作用，收集阴性、阳性样本集合；步骤3：对于阴性、阳性样本集合中的任意一对样本，计算每对代谢物-蛋白质间的多维度相关性；步骤4：结合多维度相关性计算结果，训练基于随机森林算法的代谢物-蛋白质相互作用预测模型；实际预测的步骤：基于上述构建好的随机森林模型预测任意一对代谢物与蛋白质间是否具有相互作用；针对代谢物-蛋白质二维异质网络中任意一对没有直接相连的代谢物和蛋白质,基于步骤3相同方法计算二者之间多维度相关性；将获得的多维相关性带入步骤4内的预测模型，获得这个代谢物与蛋白质间具有相互作用的概率值，当概率值大于预设阈值，判断该代谢物与蛋白质具有相互作用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院大连化学物理研究所 一种基于二维异质网络的代谢物-蛋白质相互作用预测方法
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