赵巧君，焦 雄

(太原理工大学 生物医学工程学院，山西 晋中 030600)

随着蛋白质组学的发展，蛋白质相互作用的研究逐渐成为一个热门领域。虽然许多学者致力于研究PPIs网络中的蛋白质和蛋白质功能模块等，但这些研究结果均缺少信号转导的方向信息，这些信息通过蛋白质相互作用网络从一种蛋白质传递到另一种蛋白质来参与生命机制的运作，可用于探索病理机制[1]、研究细胞应答过程[2]、遏制疾病的发生[1]、预测蛋白质功能[3]等。在人类PPIs网络中，PPIs通常参与多个细胞过程的信号转导，其方向需要进一步的探索和研究。

经典的高通量技术手段往往用来预测蛋白质之间是否发生相互作用，很难发现PPIs间的方向性，随着生物信息学的发展，研究者们开始利用计算的手段将单个蛋白质的研究转向PPIs网络。目前，许多研究小组已经应用生物信息学方法在PPIs网络中定向信号转导途径。例如，STEFFEN et al[4]通过实验获得的PPIs与DNA微阵列的表达谱相结合来定向信号转导网络，但是该研究结果受到步长的限制；VINAYAGAM et al[5]利用每对PPI的最短路径数来定向人类信号传导网络，这依然受到最短路径的影响；LIU et al[6]通过使用蛋白功能注释隐含的上下游关系来区分PPIs的信号流向，但会因蛋白质研究程度的深浅而导致注释分布不均匀，最终限制该方法的使用。在本文中，为避免这些限制的影响，提出了一种基于网络传播具有良好拓展性的定向算法，并将其应用于人类PPIs网络。

随着随机游走[7]和迭代算法的发展，网络传播[8]的出现为指导大规模信号转导网络的研究提供了基础。……