基于PPI网络的生物信息数据挖掘关键技术研究

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基于PPI网络的生物信息数据挖掘关键技术研究

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基于PPI网络的生物信息数据挖掘关键技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第一章绪论	第12-18页
1.1 研究背景	第12-14页
1.2 研究意义	第14-15页
1.3 本文的主要研究内容	第15-17页
1.4 论文的组织结构	第17-18页
第二章相关研究工作概述	第18-41页
2.1 生物信息学简介	第18-20页
2.2 蛋白质网络概述	第20-30页
2.2.1 蛋白质	第20-22页
2.2.2 蛋白质组学	第22-23页
2.2.3 蛋白质相互作用	第23-25页
2.2.4 蛋白质网络	第25-30页
2.3 蛋白质复合物挖掘研究现状	第30-33页
2.3.1 蛋白质复合物	第30-31页
2.3.2 蛋白质复合物挖掘相关研究	第31-33页
2.4 关键蛋白质识别研究现状	第33-37页
2.4.1 关键蛋白质	第33页
2.4.2 关键蛋白质识别相关研究	第33-37页
2.5 致病基因预测研究现状	第37-40页
2.5.1 基因疾病与致病基因	第37-38页
2.5.2 致病基因预测相关研究	第38-40页
2.6 本章小结	第40-41页
第三章基于基因共表达的蛋白质复合物识别算法研究	第41-66页
3.1 引言	第41页
3.2 基因表达	第41-45页
3.2.1 基因表达数据	第42-43页
3.2.2 基因表达数据的特点及表示	第43-44页
3.2.3 基因共表达	第44-45页
3.3 基于基因共表达数据的蛋白质复合物挖掘算法	第45-54页
3.3.1 PCIA-GeCo算法简介	第46-47页
3.3.2 带权蛋白质网络的构建	第47-48页
3.3.3 识别蛋白质复合物的核	第48-52页
3.3.4 为核识别附属蛋白质	第52-54页
3.4 实验结果与分析	第54-64页
3.4.1 与真实蛋白质复合物比较	第55-58页
3.4.2 准确率、召回率和F度量比较	第58-60页
3.4.3 覆盖率	第60-61页
3.4.4 功能富集分析	第61-64页
3.5 本章小结	第64-66页
第四章基于局部连通度的关键蛋白质识别算法研究	第66-82页
4.1 引言	第66-67页
4.2 基于局部连通强度的关键蛋白质识别算法	第67-73页
4.2.1 相关定义	第68-69页
4.2.2 算法介绍	第69-72页
4.2.3 算法伪代码	第72-73页
4.3 实验结果与分析	第73-81页
4.3.1 实验数据	第73-75页
4.3.2 实验评价与分析	第75-81页
4.4 本章小结	第81-82页
第五章基于关键蛋白质的复合物挖掘算法研究	第82-103页
5.1 引言	第82-83页
5.2 关键蛋白质与复合物关系分析	第83-85页
5.2.1 当前研究分析	第83-84页
5.2.2 关键蛋白质统计信息分析	第84-85页
5.3 基于关键蛋白质的复合物挖掘算法	第85-90页
5.3.1 相关定义	第85-86页
5.3.2 算法SCMA简介	第86-90页
5.4 实验与分析	第90-101页
5.4.1 实验数据	第90页
5.4.2 与真实蛋白质复合物比较	第90-93页
5.4.3 准确率、召回率和F度量比较	第93-95页
5.4.4 覆盖率	第95-96页
5.4.5 功能富集分析	第96-101页
5.5 本章小结	第101-103页
第六章基于PPI网络的致病基因预测算法研究	第103-120页
6.1 引言	第103-104页
6.2 算法相关基础	第104-107页
6.2.1 基因本体Gene Ontology	第104-105页
6.2.2 基于GO的基因功能相关度	第105-106页
6.2.3 疾病表型与基因	第106-107页
6.3 基于网络流的致病基因预测算法模型	第107-111页
6.3.1 PPI网络构建	第108页
6.3.2 网络流模型	第108-110页
6.3.3 算法步骤	第110-111页
6.4 实验与分析	第111-118页
6.4.1 实验数据	第111-112页
6.4.2 实验结果分析	第112-118页
6.5 本章小结	第118-120页
第七章总结与展望	第120-123页
7.1 本文总结	第120-121页
7.2 展望	第121-123页
参考文献	第123-133页
攻读学位期间的科研成果	第133-134页
攻读学位期间参与的项目	第134-135页
致谢	第135页

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