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基于随机游走模型的蛋白质网络研究的中期报告
研究背景及意义：
生物网络广泛存在于生物系统中，包括蛋白质交互网络、代谢网络、基因调控网络等。研究生物网络的拓扑结构及其功能模块对于理解生物系统的功能以及相关疾病的发病机制具有重要意义。其中，蛋白质网络描述蛋白质之间相互作用的模式与规律，是生物网络研究的重要领域之一。
随机游走模型是一种基于概率的网络模型，可以模拟网络中节点间随机的传播行为，已经被成功应用于社交网络、搜索引擎、蛋白质网络等领域。在蛋白质网络中，随机游走模型能够揭示蛋白质间的相互作用，探索蛋白质的功能、调节机制以及参与疾病发生相关性等方面，具有重要的研究意义。
本报告主要基于随机游走模型，研究蛋白质网络的拓扑结构及其功能模块，通过挖掘网络中的重要节点和子图，探索蛋白质网络的隐藏规律，为深入探究蛋白质相互作用及其调控机制提供借鉴。
研究进展：
1.数据预处理
本研究采用人类蛋白质相互作用网络数据集HPIDB作为研究对象，其中包括9239个蛋白质节点和323711条相互作用边。该数据集需要进行预处理，包括去除孤立节点和自环边、转化为无向图等。
2.随机游走模型构建
随机游走模型基于节点间的转移概率建立蛋白质网络模型，确定节点在网络中随机游走的规则和方式。本研究采用随机浏览算法（RandomSurferAlgorithm）作为随机游走模型，该算法以概率α（0<α<1）停留在当前节点，以概率1-α等概率随机跳转到其他节点。
3.关键节点分析
通过随机游走模型，计算每个节点的重要性指标作为节点的权值，包括度数、介数中心性、接近度中心性、特征向量中心性等。对权值排序，选择权值较高的节点作为蛋白质网络的关键节点，分析节点的功能和相互作用模式。
4.子图分析
根据节点间的相互作用关系，将蛋白质网络分割为多个子图，每个子图代表一个功能模块。通过挖掘子图特征，分析蛋白质在特定生物过程中的功能及其相互作用规律。
预期成果及展望：
本研究基于随机游走模型，初步分析了蛋白质网络的拓扑结构及其功能模块，并通过关键节点和子图分析揭示了蛋白质间的相互作用规律。未来将进一步深入分析蛋白质网络的调控机制和生物学功能，以及与疾病发生的相关性，为生物系统控制机制的揭示和生物医学研究提供重要支持。