摘要：从大规模相互作用网络中识别蛋白质复合物，对解释特定的生物进程和预测蛋白质功能具有重要作用，同时也是后基因组时代一个最重要的研究课题．考虑到传统仅基于蛋白质相互作用网络（PPI网络）的蛋白质复合物识别算法可靠性不高，本文提出了一种新的融合PPI网络和基因表达数据的蛋白质复合物识别算法IPCIPG．区别于之前用基因表达数据评估PPI网络可靠性的做法，本文提出在蛋白质复合物的识别过程中将PPI网络和基因表达数据有机地结合起来．算法IPCIPG首先根据边聚集系数（ECC）与蛋白质问共表达的相关性（PCC）计算PPI网络中每个节点的权重，权重最大的节点作为种子，然后从种子节点开始扩充生成稠密子图．基于酵母数据集的实验结果表明，算法IPCIPG较其他算法HUNTER，HC—PIN，CMC，SPICI，MOCDE，MCL能够更准确，更有效地识别出具有特定生物意义的蛋白质复合物．

关键词：系统生物学 蛋白质相互作用网络 蛋白质复合物 基因表达数据 

单位：中南大学信息科学与工程学院 长沙410083