基于智能计算的微生物代谢网络与耐热性的关系研究

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基于智能计算的微生物代谢网络与耐热性的关系研究

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基于智能计算的微生物代谢网络与耐热性的关系研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-16页
· 课题研究背景	第8-11页
· 系统生物学	第8页
· 代谢网络的研究	第8-10页
· 代谢网络与耐热性的关系	第10-11页
· 计算方法	第11-14页
· 支持向量机	第11页
· 遗传算法	第11-12页
· 粒子群优化算法	第12-13页
· 网格搜索算法	第13-14页
· 研究目标及意义	第14-16页
· 立题依据	第14-15页
· 研究内容	第15-16页
第二章微生物代谢网络的重构	第16-24页
· 引言	第16页
· 代谢网络重构的基础	第16-18页
· 网络重构的方法	第18-19页
· 网络重构的实现	第19-22页
· 本章小结	第22-24页
第三章基于智能计算的微生物网络特征分析	第24-36页
· 引言	第24页
· 网络特征计算	第24-25页
· 网络特征的关联性及重要性分析	第25-29页
· 支持向量机结合优化算法构建分类器确定耐热性主要影响因素	第29-34页
· 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）	第29-30页
· LS-SVM 结合遗传算法构建分类器	第30-31页
· LS-SVM 结合粒子群优化算法构建分类器	第31-32页
· LS-SVM 结合网格搜索算法构建分类器	第32-34页
· 实验结果的分析	第34-35页
· 本章小结	第35-36页
第四章微生物代谢网络模块化分析	第36-46页
· 引言	第36页
· 模块化的方法	第36-39页
· 蝴蝶结结构	第37页
· 层次聚类	第37-38页
· “成分”定义法	第38页
· Girvan-Newman 算法	第38-39页
· 网络模块化结果及分析	第39-45页
· 蝴蝶结结构模块化	第39-40页
· 层次聚类结果	第40-42页
· “成分”定义法模块化	第42-44页
· Girvan-Newman（GN）算法模块化	第44-45页
· 本章小结	第45-46页
第五章微生物代谢网络的比对研究	第46-56页
· 引言	第46页
· 网络比对方法	第46-49页
· 微生物比对对的确定	第46-48页
· 随机网络模型	第48页
· GRRAL 算法	第48-49页
· MI-GRRAL 算法	第49页
· 网络比对结果	第49-54页
· 与随机网络模型的比对	第49-51页
· GRRAL 比对结果	第51-53页
· MI-GRRAL 比对结果	第53-54页
· 本章小结	第54-56页
第六章总结与展望	第56-58页
· 论文总结	第56页
· 工作展望	第56-58页
致谢	第58-60页
参考文献	第60-68页
附录：作者在攻读硕士学位期间研究成果	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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