針對(duì)單一數(shù)據(jù)源預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)功能效果不佳以及蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)信息不完全等問題，提出一種多數(shù)據(jù)源融合和基于雙重索引矩陣的隨機(jī)游走的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)（ MSI-RWDIM）算法。該算法使用了蛋白質(zhì)序列、基因表達(dá)和蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)功能，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)源特性構(gòu)建相應(yīng)的相互作用加權(quán)網(wǎng)絡(luò)；然后融合各數(shù)據(jù)源加權(quán)網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合功能相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建雙重索引矩陣，使用隨機(jī)游走算法計(jì)算得分進(jìn)而預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)功能。在酵母數(shù)據(jù)集的五折交叉驗(yàn)證中，MSI-RWDIM算法具有較高的準(zhǔn)確率和較低的覆蓋率，還可降低功能標(biāo)簽損失率。研究結(jié)果表明，MSI-RWDIM算法的總體性能優(yōu)于常用的K近鄰、直推式多標(biāo)簽集成分類和快速同步加權(quán)方法。
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