● 摘要
蛋白质功能预测是后基因组时代研究的核心内容之一，基于蛋白质交互网络的蛋白质功能预测方法受到越来越多的关注。本文主要研究了基于蛋白质交互网络和马尔科夫随机场的几种蛋白质功能预测方法。 首先，本文介绍了蛋白质功能预测的发展历史以及马尔科夫随机场相关概念与基本定理，概述了包括近邻投票法、卡方法、聚类分析法、功能流法、概率分析方法、马尔科夫随机场方法在内的几种主要的基于蛋白质交互网络的蛋白质功能预测方法，并指出了它们各自的优点和不足。 其次，针对标准的酵母蛋白数据库，本文利用Deng马尔科夫随机场模型、Letovsky模型及相应的改进模型分别对蛋白质功能进行了预测，在平均预测准确率的意义下，改进的模型取得了更好的预测效果。 最后，本文将直接交互邻居推广到二阶邻居的情形，利用上述四种模型分别对蛋白质功能进行了预测。尽管没有得到预期的效果，但在平均预测准确率的意义下，改进模型的预测效果更好。