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基于PPI网络的关键蛋白质识别方法研究及应用的开题报告
一、选题背景和意义
近年来，生物信息学作为一门新兴交叉学科，正在发挥着越来越重要的作用。尤其是蛋白质相互作用网络（Protein-ProteinInteraction，PPI）的研究，对对于揭示生命现象的机理，以及药物研发和治疗疾病方面具有重要的作用。生物大分子的相互作用网络包括许多节点和边，这些节点和边代表生物分子，基于这些网络，可以研究蛋白质的结构、功能及相互作用特性，对生物过程的理解有着极为重要的作用。其中，蛋白质相互作用是生命活动中十分重要的部分，因此，如何从大量的蛋白质相互作用网络数据中有效识别关键蛋白质，对于深入推动生物研究以及相关领域的发展起到了至关重要的作用。
本选题意在研究基于PPI网络的关键蛋白质识别方法，探究分析PPI网络构建模型及其固有属性，提出基于网络属性的有效关键蛋白质筛选算法。研究成果对于深化对于生物网络的探究，以及相关生物领域的研究具有十分重要的意义。
二、主要研究内容和方向
1.PPI网络构建模型及其固有属性分析
PPI网络中节点代表蛋白质，边连接表示蛋白质相互作用，PPI网络的构建型对于后续关键蛋白质筛选模型的建立具有非常重要的作用。本研究中将会借鉴现有PPI网络构建方法，分析常见的PPI网络模型及其建立方法，比较不同方案下网络固有属性，针对不同网络构建方案的特点，确定本研究中所用的PPI网络模型及建立方法。
2.基于网络属性的关键蛋白质筛选算法的研究
传统的生物信息学研究方法大多需要基于大量的实验数据，通过针对目标基因的实验研究来获得生物分子的属性特征。而通过PPI网络的构建方法，我们可以获得大量的生物分子间的相互作用数据，并基于这些数据来推断出蛋白质基因在细胞内的作用。本研究中将探究如何基于PPI网络的网络属性来筛选关键蛋白质的算法，将尝试不同的网络属性计算方案和算法优化方法，并选择合适的算法筛选出关键蛋白质。
三、研究意义
本研究将利用PPI网络分析的方法来对大量的蛋白质相互作用网络数据进行筛选，从而获得在生命活动中的具有重要作用的关键蛋白质。通过建立关键蛋白质筛选模型，可以对涉及到蛋白质相互作用的各种生命活动及生物学领域的研究提供基础参考。本研究成果可以用于药物研发、疾病诊断、蛋白质工程以及生物领域的研究等方面，具有非常重要的应用价值。