A Semi-supervised Protein Complex Identification Algorithm Based on Sparseness Constraint
Rattachement africain : cn, by. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Recognising protein complexes in protein interaction networks is crucial, but poses a major challenge due to the frequency of noisy interactions. These networks typically involve numerous protein complexes, with each protein generally only participating in a few complexes. Current recognition models often ignore this aspect. To address this problem, we present a semi-supervised protein complex identification algorithm that extends non-negative matrix factorization (NMF) with sparsity constraints. In contrast to conventional approaches that apply a global sparsity constraint to the entire matrix, our method imposes individual sparsity constraints on protein membership indicator vectors. This targeted strategy controls the algorithm more effectively. Our experimental results with yeast and human protein interaction networks show that our algorithm achieves higher accuracy in identifying protein complexes than leading contemporary methods.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A Semi-supervised Protein Complex Identification Algorithm Based on Sparseness Constraint
- Date Crossref
- 01/11/2024
- Éditeur
- IOP Publishing
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Shaanxi University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Department of Physics pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Beijing Technology and Business University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer and Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Shaanxi University of Science and Technology, Department of Physics et Beijing Technology and Business University, avec 3 autres affiliations.
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