【摘 要】
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蛋白质相互作用是生物体内一类极其重要的分子活动.自动挖掘、整合生物文献中的蛋白质相互作用有助于生物学的研究,获得了人们的广泛关注,成为生物文献挖掘领域的重要任务之
【机 构】
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军事医学科学院放射与辐射医学研究所北京蛋白质组研究中心蛋白质组学国家重点实验室国家蛋白质科学中心(北京);
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(批准号:2013CB910800);国际合作计划(批准号:2014DFB30010);国家高技术研究发展计划(批准号:2015AA020108);国家自然科学基金(批准号:61303073,21475150,21275160)资助
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蛋白质相互作用是生物体内一类极其重要的分子活动.自动挖掘、整合生物文献中的蛋白质相互作用有助于生物学的研究,获得了人们的广泛关注,成为生物文献挖掘领域的重要任务之一.目前,基于机器学习的蛋白质相互作用挖掘方法已经取得了很大进步,对该领域的进展进行归纳总结将有助于方法的进一步优化和应用.本文在对机器学习方法构建流程介绍的基础上,进一步从机器学习的分类器、学习特征、方法评估以及挖掘系统4个方面对蛋白质相互作用文献挖掘进行系统总结,并探讨了其发展前景.
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