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基于图理论和互作网络的蛋白质功能预测研究

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基于图理论和互作网络的蛋白质功能预测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-15页
  1.1 研究背景与意义第9-11页
  1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.2.1 图和复杂网络理论在生物网络中应用第11-12页
    1.2.2 基于相互作用网络的蛋白质功能预测研究现状第12-13页
  1.3 本文的工作第13-15页
2 蛋白质相互作用网络研究第15-25页
  2.1 蛋白质相互作用网络第15-18页
    2.1.1 蛋白质间相互作用第15-16页
    2.1.2 相关数据介绍第16-18页
  2.2 网络图构建第18-21页
    2.2.1 生物背景知识构图第19-20页
    2.2.2 多源信息融合构图第20页
    2.2.3 网络拓扑特性构图第20-21页
  2.3 网络图优化第21-22页
    2.3.1 图的分类第21-22页
    2.3.2 图的降维第22页
  2.4 网络图融合第22-24页
    2.4.1 前端融合第22-23页
    2.4.2 中端融合第23-24页
    2.4.3 后端融合第24页
  2.5 本章小结第24-25页
3 基于多核学习和有向双关系图的功能预测第25-37页
  3.1 蛋白质功能预测的计算方法第25-27页
    3.1.1 基于图的多标记分类第25-27页
    3.1.2 基于数据源优化的多核学习第27页
  3.2 算法描述第27-30页
  3.3 结果与分析第30-36页
    3.3.1 实验数据第30页
    3.3.2 实验性能评价指标第30-32页
    3.3.3 实验结果分析第32-34页
    3.3.4 参数敏感性分析第34-36页
  3.4 本章小结第36-37页
4 基于直推式学习和有向双关系图的功能预测研究第37-47页
  4.1 问题引入第37-38页
  4.2 直推式多标记学习第38-39页
  4.3 基于有向双关系图的直推式多标记集成分类第39-43页
    4.3.1 基本思想第39-41页
    4.3.2 算法描述第41-43页
  4.4 实验及结果分析第43-46页
    4.4.1 实验数据及设置第43页
    4.4.2 结果和分析第43-45页
    4.4.3 参数分析第45-46页
  4.5 本章小结第46-47页
结论第47-48页
参考文献第48-53页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第53-54页
致谢第54-55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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