| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-28页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第18-20页 |
| 1.1.1 疾病 | 第18-19页 |
| 1.1.2 生物医学本体 | 第19-20页 |
| 1.2 研究进展及存在的问题 | 第20-24页 |
| 1.2.1 本体语义相似性分析 | 第20-21页 |
| 1.2.2 蛋白质相互作用预测 | 第21-22页 |
| 1.2.3 疾病基因排序 | 第22-24页 |
| 1.3 本文工作与组织结构 | 第24-28页 |
| 1.3.1 本文工作 | 第24-26页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第26-28页 |
| 第二章 表型本体语义相似性及富集分析 | 第28-54页 |
| 2.1 引言 | 第28-29页 |
| 2.2 人类表型本体语义相似性与富集分析 | 第29-41页 |
| 2.2.2 人类表型本体数据处理 | 第30-32页 |
| 2.2.3 语义相似性分析 | 第32-35页 |
| 2.2.4 富集分析 | 第35-36页 |
| 2.2.5 结果验证与评价 | 第36-41页 |
| 2.3 哺乳动物表型本体语义相似性分析 | 第41-52页 |
| 2.3.1 哺乳动物表型本体数据处理 | 第42-43页 |
| 2.3.2 语义相似性分析 | 第43-48页 |
| 2.3.3 结果验证与评价 | 第48-52页 |
| 2.4 小结 | 第52-54页 |
| 第三章 集成生物和拓扑特征的蛋白质相互作用预测方法 | 第54-66页 |
| 3.1 引言 | 第54页 |
| 3.2 预测方法 | 第54-59页 |
| 3.2.1 预测方法框架 | 第55页 |
| 3.2.2 特征选择 | 第55-59页 |
| 3.3 特征预测能力验证 | 第59-64页 |
| 3.3.1 数据处理 | 第59页 |
| 3.3.2 预测能力评估 | 第59-63页 |
| 3.3.3 集成异质特征 | 第63页 |
| 3.3.4 软件工具 | 第63-64页 |
| 3.4 小结 | 第64-66页 |
| 第四章 集成表型与组织特异的疾病基因排序方法 | 第66-78页 |
| 4.1 引言 | 第66-68页 |
| 4.2 异质网络构建 | 第68-70页 |
| 4.2.1 蛋白质相互作用网络构建 | 第68-69页 |
| 4.2.2 疾病网络构建 | 第69页 |
| 4.2.3 异质网络构建 | 第69-70页 |
| 4.3 疾病基因排序方法 | 第70-71页 |
| 4.4 结果验证与评价 | 第71-76页 |
| 4.4.1 数据处理 | 第71-72页 |
| 4.4.2 案例 1：肺癌 | 第72-74页 |
| 4.4.3 案例 2：乳腺癌 | 第74-75页 |
| 4.4.4 案例 3：卵巢癌 | 第75-76页 |
| 4.5 小结 | 第76-78页 |
| 第五章 集成跨物种数据的疾病基因排序方法 | 第78-92页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 跨物种本体映射的疾病基因排序 | 第78-86页 |
| 5.2.1 数据处理 | 第80-81页 |
| 5.2.2 跨物种本体映射方法 | 第81-83页 |
| 5.2.3 疾病基因排序算法 | 第83-84页 |
| 5.2.4 结果验证与评价 | 第84-86页 |
| 5.3 跨物种组织特异信息的疾病基因排序 | 第86-90页 |
| 5.3.1 跨物种组织特异网络的构建 | 第86-87页 |
| 5.3.2 结果验证与评价 | 第87-90页 |
| 5.4 小结 | 第90-92页 |
| 第六章 总结与展望 | 第92-94页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第92-93页 |
| 6.2 下一步的研究工作 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 作者简介 | 第110-112页 |