基于超图理论的生物代谢网络流量大数据存储、分析与可视化研究
| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 代谢网络概述 | 第12-13页 |
| 1.2 代谢网络研究现状 | 第13-20页 |
| 1.3 现有研究的不足与问题 | 第20-21页 |
| 1.4 研究内容与意义 | 第21-23页 |
| 1.5 论文结构 | 第23-24页 |
| 第二章 基于图的代谢网络流量分布比对 | 第24-35页 |
| 2.1 数据准备 | 第24页 |
| 2.2 基于向量的代谢网络流量分布比对 | 第24-25页 |
| 2.3 基于化学计量矩阵的代谢网络流量分布比对 | 第25-26页 |
| 2.4 基于拓扑结构的代谢网络流量分布比对 | 第26-35页 |
| 第三章 基于超图的代谢网络比对 | 第35-73页 |
| 3.1 相关知识 | 第36-49页 |
| 3.1.1 超图 | 第36-38页 |
| 3.1.2 张量 | 第38-42页 |
| 3.1.3 Spark | 第42-49页 |
| 3.2 代谢网络比对形式化 | 第49-52页 |
| 3.3 超图比对算法 | 第52-61页 |
| 3.3.1 图解超图比对 | 第52-55页 |
| 3.3.2 比对算法 | 第55-61页 |
| 3.4 超图比对结果与讨论 | 第61-68页 |
| 3.4.1 测试代谢网络 | 第61页 |
| 3.4.2 参数讨论 | 第61-63页 |
| 3.4.3 BNHOP稳定性 | 第63-66页 |
| 3.4.4 比对结果展示 | 第66-68页 |
| 3.5 总结与讨论 | 第68-70页 |
| 3.6 SDP算法简介 | 第70-73页 |
| 第四章 代谢网络流量数据库构建 | 第73-99页 |
| 4.1 代谢网络数据库简介 | 第73-83页 |
| 4.1.1 KEGG | 第73-77页 |
| 4.1.2 BioCyc | 第77-79页 |
| 4.1.3 PUMA2 | 第79-80页 |
| 4.1.4 BiGG | 第80-81页 |
| 4.1.5 Pathguide | 第81-82页 |
| 4.1.6 BioSilico | 第82-83页 |
| 4.2 代谢网络流量数据库的意义 | 第83-84页 |
| 4.3 CeCaFDB数据获取和标准化 | 第84-86页 |
| 4.4 CeCaFDB数据内容 | 第86-87页 |
| 4.5 CeCaFDB数据可视化 | 第87-93页 |
| 4.5.1 可视化软件简介 | 第87-90页 |
| 4.5.2 代谢网络流量分布可视化 | 第90-93页 |
| 4.6 CeCaFDB功能概述 | 第93-99页 |
| 4.6.1 CeCaFDB浏览功能 | 第93-94页 |
| 4.6.2 CeCaFDB比对功能 | 第94-96页 |
| 4.6.3 CeCaFDB搜索功能 | 第96-97页 |
| 4.6.4 CeCaFDB下载功能 | 第97-98页 |
| 4.6.5 CeCaFDB提交功能 | 第98-99页 |
| 第五章 茶树代谢网络的重构与分析 | 第99-108页 |
| 5.1 贵州茶云项目 | 第99-101页 |
| 5.2 茶树代谢网络研究的重要意义 | 第101页 |
| 5.3 基于EST序列数据的茶代谢网络的构建 | 第101-103页 |
| 5.3.1 酶数据库构建 | 第101-102页 |
| 5.3.2 酶基因筛查 | 第102页 |
| 5.3.3 代谢网络的构建和可视化 | 第102-103页 |
| 5.4 结果与讨论 | 第103-108页 |
| 5.4.1 EST序列信息 | 第103-104页 |
| 5.4.2 代谢网络统计 | 第104-105页 |
| 5.4.3 代谢网络KEGG路径分析 | 第105-106页 |
| 5.4.4 代谢网络详述 | 第106-108页 |
| 第六章 总结与展望 | 第108-110页 |
| 6.1 总结和创新点 | 第108-109页 |
| 6.2 展望 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 参考文献 | 第111-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第121-122页 |
