[发明专利]一种面向PPI网络比对的图匹配约束求解符号方法

说明书

本发明公开一种面向PPI网络比对的图匹配约束求解符号方法，利用图结构中的约束关系建立CSP模型(其中建立最短路径的约束条件)、采用基于图的回溯算法、结合OBDD符号技术以及包含的各项符号操作，从而达到求解子图同构问题的目的，最后将该技术引用到PPI网络比对问题中，并对该问题进行求解，给出一种面向PPI网络比对的图匹配约束求解符号技术。本发明结合求解约束满足问题的基于图的回跳算法，采用符号OBDD符号技术，发挥操作方法的优势，根据求解子图同构的约束符号求解技术，并将图匹配的符号算法应用到生物信息领域蛋白质相互作用网络比对问题中，其能够一定程度上提高问题的求解效率，降低状态空间复杂度。

技术领域

本发明涉及图数据和符号技术领域，具体涉及一种面向PPI网络比对的图匹配约束求解符号方法。

背景技术

随着大数据时代的到来，来自互联网及生活中的海量多源异构数据正以前所未有的速度产生并累积，这些数据之间存在着紧密的关联性，如何对其进行有效地分析和挖掘是目前学术界面临的严峻挑战和重要机遇。图作为表示数据之间关系的基本结构，在许多领域有着广泛应用，生活中的很多问题都可以转化为一个基于图的问题，并且使用图上的相关理论和算法进行解决。其中，图模式匹配技术是实现图数据上高效查询的重要手段，在蛋白质网络、社交网络等领域有着重要的应用价值。

蛋白质相互作用(PPI，Protein-Protein Interactions)是分子生物学研究的热点及难点，为蛋白质与蛋白质相互作用是生物体众多生命活动过程的重要组成部分，是生物体生化反应的基础，已经成为后基因组时代推测未知蛋白质功能，了解细胞内蛋白质的组织形式和相互作用规律以及同一物种或不同物种间蛋白质的同源关系，挖掘保守模式，研究疾病和药物开发的一种有力的研究手段。蛋白质相互作用网络比对需要解决的主要问题就是要找到两个蛋白质相互作用网络节点之间的映射关系，并且要使蛋白质相互作用网络节点的相似性最高。此外，蛋白质相互作用网络的数据数量很大，而且数据在实时更新，理论证明了蛋白质相互作用网络比对是一个NP-难问题，至今仍没有一个算法被人们普遍接受，怎样设计一个快速而且可靠的网络比对算法已经成为当前生物信息学的主要难题之一。

图匹配问题与蛋白质相互作用网络比对问题密切相关，因此可以将图匹配问题与PPI网络比对问题相结合进行求解。在实际问题中，对图数据进行高效、准确的匹配查询仍然面临很多难题，尤其是在时间复杂度和空间复杂度上仍然有待提高。所以，为了有效的解决图匹配问题，很多研究者采用了约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem，CSP)的基本思想，将图匹配问题直接转化为一个约束满足问题的模型，通过对CSP模型的分析和求解达到解决图匹配问题的目的。约束满足问题作为人工智能和计算机科学领域中的大量复杂问题的一个通用的求解范例，目的是找到满足所有约束的各变量的一个或多个赋值。迄今，对CSP算法的研究已经很广泛深入，且有很多较成熟的有效算法，但是由于约束满足问题通常都是NP难问题，所以在求解过程中将不可避免的受到组合复杂性的制约。

发明内容

本发明针对现有将图匹配问题与PPI网络比对问题相结合进行求解的过程中，会受到组合复杂性制约的问题，提供一种面向PPI网络比对的图匹配约束求解符号方法。

为解决上述问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种面向PPI网络比对的图匹配约束求解符号方法，包括步骤如下：

步骤1、根据给定的PPI网络比对问题中的模式图和目标图，建立PPI网络比对问题的CSP模型，将目标转化为CSP问题进行求解；