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蛋白質復合物由一組具有特定生物功能的蛋白質組成。使用計算方法從生物網絡中預測蛋白質復合物對于理解生物活動的機制和疾病的發病機理具有重要的現實意義。傳統的復合物識別算法通常僅基于網絡拓撲結構，忽略生物特征和噪聲數據對復合物識別性能的影響。針對該問題，本文提出一種基因本體和核-附屬結構的蛋白質復合物識別算法，首先通過語義相似性融合蛋白質相互作用網絡和基因本體信息構建有權圖模型；其次，設計以局部子圖直徑和密度為聚類條件的核-附屬結構的復合物識別算法GCA。最后，GCA和三個經典的方法在兩個復合物數據集中進行比較和分析。實驗結果表明，GCA在召回率、f度量和功能富集分析方面的表現均顯著優于CFinder，MCode和MCL。
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