摘要:近年來,挖掘具有生物學意義的功能模塊,吸引了很多人的關注。但是,生物信息學中的蛋白質交互(PPI)網絡和其他的一些生物數據常常會由于實驗檢測方法的局限性而呈現出不確定性。以具有不確定性的PPI數據為研究對象,挖掘蛋白質復合物。引入了一些新概念,并給出了一個深度優先算法。使用MIPS數據庫評估實驗結果表明,該算法在精確度和覆蓋率兩個方面性能優良。在基因拓撲上分析實驗結果證實了所得到的大多數蛋白質復合物具有很高的相似性。最后也對算法的可擴展性進行了驗證。總之,可以有效地從不確定PPI網絡中挖掘出功能模塊。