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蛋白質是執行生物體內各種重要生物活動的大分子，認識其功能對推動生命科學、農業、醫療等領域的發展意義重大。1961年，Anfinsen等提出蛋白質一級序列決定其三維結構、蛋白質三維結構決定其功能的論斷。相對于蛋白質三維結構，一級序列更容易通過生物實驗測得，故早期的蛋白質功能預測方法大都基于序列相似性原理，利用BLAST（ Basic Local Alignment Search Tool）和 PSI-BLAST（Position-Specific Iterated BLAST）等工具計算功能未知的蛋白質與功能已知的蛋白質之間的序列相似度，若相似度較高則認為其具有相同的功能。然而，近年來的研究表明，序列相似的蛋白質能夠形成不同的三維結構，故其功能不一定相同，而且序列差異較大的蛋白質也可能具有相同的功能；因此，基于序列相似性的蛋白質功能預測方法是不可靠的。
針對現有的基于蛋白質相互作用（ PPI）網絡的蛋白質功能預測方法預測精度不高、易受數據噪聲影響的問題，提出一種基于機器學習（層次聚類、主成分分析和多層感知器）的蛋白質功能預測方法HPMM。該方法綜合考慮蛋白質宏觀和微觀層面的信息，將蛋白質家族、結構域和重要位點信息作為頂點屬性整合到PPI網絡中以減輕網絡中數據噪聲的影響。首先，基于層次聚類和主成分分析進行特征提取，得到功能模塊和屬性主成分特征，然后訓練多層感知器模型，建立多特征與多功能之間的映射關系以用于功能預測。在三個分別被分子功能（ MF）、生物過程（BP）和細胞組件（ CC）注釋的人類PPI網絡上進行測試，對HPMM、余弦迭代算法（CIA）和有向PPI網絡基因本體術語傳播（ GoDIN）算法的功能預測效果進行比較分析。實驗結果表明，相比CIA和GoDIN這兩種完全基于PPI網絡的方法，HPMM的精確度與F值更高。
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