| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 引言 | 第13页 |
| 1.2 致病基因预测 | 第13页 |
| 1.3 基因功能预测方法 | 第13-14页 |
| 1.4 基于多组学数据进行基因功能研究 | 第14-15页 |
| 1.5 整合蛋白水平研究基因功能及致病基因 | 第15页 |
| 1.6 论文研究的关键问题 | 第15-16页 |
| 1.7 论文的研究内容与安排 | 第16-17页 |
| 1.8 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 基因功能预测方法 | 第18-25页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 基因功能数据库 | 第18页 |
| 2.3 基因功能预测方法的发展 | 第18-19页 |
| 2.4 基于不同组学数据的基因功能预测 | 第19-23页 |
| 2.4.1 基于序列相似性的基因功能预测 | 第19-20页 |
| 2.4.2 基于生物网络的基因功能预测 | 第20-22页 |
| 2.4.3 基于结构相似性的基因功能预测 | 第22-23页 |
| 2.5 整合多组学数据的基因功能预测 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 结合蛋白水平的多组学数据整合预测基因功能方法研究 | 第25-38页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 数据来源 | 第25-26页 |
| 3.3 基于蛋白表达数据的基因功能预测 | 第26-30页 |
| 3.3.1 相关性矩阵建立 | 第26-27页 |
| 3.3.2 通过基因互作网络筛选 | 第27-28页 |
| 3.3.3 先验概率矩阵建立 | 第28-30页 |
| 3.4 PSI-BLAST迭代算法 | 第30-31页 |
| 3.5 Match-and-Split算法 | 第31-32页 |
| 3.5.1 网络的局部匹配和模块划分 | 第31-32页 |
| 3.5.2 Match-and-Split算法描述 | 第32页 |
| 3.6 多组学数据整合策略 | 第32-35页 |
| 3.6.1 多组学数据整合的必要性 | 第32-33页 |
| 3.6.2 原始数据的融合 | 第33-34页 |
| 3.6.3 输出结果的融合 | 第34-35页 |
| 3.7 方法优势 | 第35-36页 |
| 3.8 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于多组学的基因功能预测方法的结果与分析 | 第38-50页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 蛋白表达数据的不完整性 | 第38-40页 |
| 4.3 多组学数据的统计结果比较 | 第40-42页 |
| 4.4 整合多组学数据的功能预测结果 | 第42-43页 |
| 4.5 与其他三种经典方法的比较 | 第43-45页 |
| 4.6 对不同的GO注释的评价结果 | 第45-47页 |
| 4.7 未知功能基因的功能注释 | 第47-49页 |
| 4.8 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结合蛋白水平和功能信息的致病基因预测 | 第50-67页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 致病基因预测进展 | 第50-52页 |
| 5.2.1 疾病与基因的关系 | 第50页 |
| 5.2.2 OMIM数据库 | 第50-51页 |
| 5.2.3 致病基因预测方法 | 第51-52页 |
| 5.3 致病基因预测 | 第52-56页 |
| 5.3.1 功能间的相似性 | 第53-55页 |
| 5.3.2 基于基因与疾病相关性的致病基因预测方法 | 第55-56页 |
| 5.4 多种遗传疾病的致病基因预测结果 | 第56-66页 |
| 5.4.1 胃癌 | 第57-59页 |
| 5.4.2 乳腺癌 | 第59-62页 |
| 5.4.3 先天性心脏病 | 第62-64页 |
| 5.4.4 肺癌 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第67页 |
| 6.2 研究方案与创新性 | 第67-68页 |
| 6.3 后续研究工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 在学期间的研究成果及学术论文情况 | 第76页 |
