不规则互作图可靠性及其在蛋白质相互作用网络中的应用

The project studies the reliability analysis of irregular interaction graph and its applications in protein-protein interaction networks. Topology graph is a geometric structure composed of nodes and edges. Any network can be abstracted as a topology graph. Reliability is particularly important in terms of fault-tolerance, subgraph reliability, system-level diagnosis. It is very critical to use the graph reliability to study the stability of complex systems. Bioinformatics is now stepping into the post-genome era, inspired by the success of Human Genome Project. Massive amounts of protein-protein interaction data, which were produced by high resolution protein mass spectrometer, provide abundant data sources for constructing protein-protein interaction networks and also make the research on protein-protein interaction networks possible, as it is of great help to systematically understand different kinds of biological processes and the law of life activities. The project abstracts a protein-protein interaction network with a graph, where a node represents a protein molecule and an edge represents an interaction between a pair of proteins, denoted as an interaction graph. Specifically, we leverage graph theory and cellular graph automata theory to measure reliability of irregular interaction graph and its applications in structure stability of protein-protein interaction networks, including signaling pathways and robust degree, motif building and its reliability, detecting failing proteins and predicting protein structure prototypes.

本课题研究不规则互作图可靠性及其在蛋白质相互作用网络中的应用。拓扑图是由点和边组成的几何结构，任何网络都可以抽象成一个拓扑图。随着拓扑图规模的扩大，拓扑图在容错性、子图可靠度、系统级诊断性方面的可靠性就显得特别重要，利用图可靠性研究复杂系统稳定性也非常关键。随着人类基因组计划的完成，生物信息学的研究也步入后基因时代。高分辨率蛋白质质谱仪产生的海量蛋白质互作数据为构建蛋白质相互作用网络提供了丰富的数据来源，也使得对蛋白质相互作用网络的研究成为可能，有助于从系统角度理解各种生物学过程和生命活动规律。本课题用拓扑图来抽象化代表蛋白质相互作用网络，其中图节点代表蛋白质分子，图边代表蛋白质间互作用，定义为互作图。而后使用图理论和细胞图自动机理论去分析不规则互作图的可靠性，并将其应用于衡量蛋白质相互作用网络结构稳定性：信号通路与鲁棒程度、模体构建及其可靠性、检测失效蛋白质与预测原型。

本项目研究不规则互作图可靠性及其在蛋白质相互作用网络中的应用，把蛋白质相互作用网络抽象为拓扑图，使用图理论和细胞图自动机理论评估了不规则互作图的可靠性，包括拓扑图容错度、子图可靠度、系统级诊断度等方面，并把图可靠性理论应用于衡量蛋白质相互作用网络结构稳定性，包括模体发现、功能模块检测、表型图像相似性搜索等方面。课题组主要的创新性研究成果包括：(1)提出基于连通度的图故障容错理论及其在蛋白质互作网络模体发现中的应用；(2)提出基于拓扑图的精确和悲观诊断机制及其在蛋白质互作网络功能模块检测中的应用；(3)提出存在一个大规模无故障子网络的概率模型及其在生物表型图像相似性搜索系统中的应用。在研究过程中，课题组还密切跟踪相关领域的国内外研究进展，适当扩展研究内容，如将理论应用的研究对象扩大到与蛋白质相互作用网络同属于大规模复杂网络的移动社交网络中，并取得了一些比较新颖的研究成果。通过上述问题的探索揭示从微观角度下拓扑图可靠性理论到宏观视野下蛋白质互作网络结构稳定性分析的方法和模式。以上研究成果具有比较明显的原创性，多项核心成果发表在国际高质量期刊并受了关注和引用。. 项目的最终研究成果及各项指标均达到和超过了预期目标，主要包括在国内外学术期刊上发表23篇学术论文，核心技术和方法授权了1项发明专利和申请了2项发明专利，项目执行期内共有3位成员晋升副教授，共资助并培养了9位硕士研究生，在项目研究中期，项目负责人获得了霍英东教育基金高等院校青年教师基金项目和参与了国家自然科学基金海峡联合重点项目（排名第2），课题组成员方静平博士获得了国家自然科学基金青年项目，课题组成员柳晓龙博士获得了教育部人文社科项目，课题组还获得了2项福建省自然科学基金项目，课题组依托福建省应用数学中心（福建师范大学）成功主办了“2020图论与网络科学学术研讨会”，派出项目组成员参加国际学术会议8人次，国内学术会议10人次。

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