基于多源信息融合的蛋白质相互作用预测研究

蛋白质相互作用几乎涉及所有生命过程，其相互作用预测方法研究是生命科学研究的重要前沿课题之一。如果将基于蛋白质序列提取的不同统计特征、物化特征作为信息源，基于蛋白质结构提取的特征看作信息源，这些多源特征信息间存在不确定、不精确、冲突等问题，那么蛋白质相互作用预测分类问题就可转化成多源信息融合问题来解决。本项目主要研究蛋白质进化保守性计算方法及其它有效的蛋白质相互作用信息特征提取方法；采用信息融合理论，对来自不同信息源的信息，构造不同的证据体，对相关证据进行去相关处理，完成基本置信指派的计算；分析多证据体之间的冲突性，给出一些解决这些冲突的快速算法；构建分类规则，采用多分类器，完成蛋白质相互作用配对、蛋白质相互作用类型、作用结合位点（或接触面）的鲁棒自动预测分类算法，开辟蛋白质相互作用研究新思路；建立蛋白质相互作用预测分析平台，为生物学和药物设计提供研究支持。