【摘要】为了解决目前的关键蛋白质预测方法对生物功能的分析不够深入的情况，利用蛋白质复合物信息，提出１种基于随机游走模型，结合蛋白质相互作用网络中的边聚集系数等数据来预测关键蛋白质的ＲＷＰ（Ｒａｎｄｏｍ Ｗａｌｋ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏＲ ＰＲｅｄｉｃｔｉｎｇ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ＰＲｏｔｅｉｎｓ）算法。在酿酒酵母（ｓａｃｃｈａＲｏｍｙｃｅｓ ｃｅＲｅｖｉｓｉａｅ）蛋白质相互作用网络上，以敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值、准确率等５个统计学指标为评价标准，将ＲＷＰ与介数中心性、度中心性、信息中心性、ｃｓｃ算法及ｌｉｄｃ算法等５种用于预测关键蛋白质的方法进行对比实验。结果表明：ＲＷＰ在关键蛋白质识别率等．．．