A Bipartite Network Module-Based Project to Predict Pathogen–Host Association

 一个基于Bipartite网络模块的预测病原体-Host关联的项目

A Bipartite Network Module-Based Project to Predict Pathogen–Host Association

Jie Li*, Shiming Wang, Zhuo Chen and Yadong Wang

School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China

       病原体与宿主的相互作用在理解病原体感染宿主的机制方面起着重要作用。 已经开发了一些预测病原-宿主关联的方法，但预测精度仍然很低。 在本文中，我们提出了一种基于二分网络模块的方法来提高预测精度。 首先，构建了一个具有病原体和宿主的二分网络。 接下来，病原体和宿主分别分为不同的模块。 然后，将病原体和宿主的模块化信息添加到二分网络投影模型中，并计算病原体和宿主之间的关联分数。 最后，采用留一交叉验证方法对该方法的性能进行了估计。 实验结果表明，该方法在预测病原-宿主关联方面优于其他方法，一些潜在的病原-宿主关联具有较高的预测分数，也得到了公开文献中生物学实验结果的证实。 关键词：BNMP，二分网络项目，病原体，宿主，病原体-宿主关联