| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 2 理论基础和相关背景知识 | 第14-23页 |
| 2.1 本体的相关知识及应用 | 第14-15页 |
| 2.2 WordNet 简介 | 第15页 |
| 2.3 生物信息学简介 | 第15-16页 |
| 2.4 数据挖掘技术 | 第16-18页 |
| 2.4.1 数据挖掘技术简介 | 第16-18页 |
| 2.4.2 数据挖掘技术在生物信息学中的应用 | 第18页 |
| 2.5 GO 的背景知识 | 第18-21页 |
| 2.5.1 GO 的产生和发展 | 第18-19页 |
| 2.5.2 GO 的结构 | 第19-21页 |
| 2.5.3 GO 的应用 | 第21页 |
| 2.6 基于功能信息的疾病基因预测 | 第21-22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基因间语义相似度计算研究 | 第23-33页 |
| 3.1 基因术语间语义相似度计算方法的分类 | 第23-25页 |
| 3.1.1 基于节点的方法 | 第23-24页 |
| 3.1.2 基于边的方法 | 第24-25页 |
| 3.1.3 混合方法 | 第25页 |
| 3.2 基因间语义相似度计算分类 | 第25-26页 |
| 3.3 基因术语间语义相似度计算方法研究 | 第26-29页 |
| 3.3.1 基于节点的算法 | 第26-27页 |
| 3.3.2 基于边的算法 | 第27-28页 |
| 3.3.3 混合算法 | 第28-29页 |
| 3.4 基因间语义相似度研究 | 第29-32页 |
| 3.4.1 成对比较法(Pair-wise) | 第29-31页 |
| 3.4.2 组比较法(Group-wise) | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基因术语间语义相似度计算方法 | 第33-44页 |
| 4.1 基本概念 | 第33-34页 |
| 4.2 基于多语义因素的基因术语间语义相似度计算方法 | 第34-35页 |
| 4.3 基于边权重的基因术语间语义相似性计算方法 | 第35-39页 |
| 4.3.1 术语间边权重计算方法 | 第35-36页 |
| 4.3.2 影响术语间语义相似度计算的三个因素 | 第36-39页 |
| 4.4 实验验证 | 第39-43页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第39-40页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第40页 |
| 4.4.3 实验步骤 | 第40-42页 |
| 4.4.4 实验分析 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基因间语义相似度计算方法 | 第44-53页 |
| 5.1 基因术语集合 | 第44-45页 |
| 5.2 改进的最佳匹配算法 | 第45-48页 |
| 5.2.1 术语概念权重 | 第45-47页 |
| 5.2.2 算法举例 | 第47-48页 |
| 5.3 实验验证 | 第48-52页 |
| 5.3.1 验证方法 | 第48页 |
| 5.3.2 代谢通路实验分析 | 第48-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 疾病基因预测 | 第53-61页 |
| 6.1 基因与疾病的功能相关度 | 第54-55页 |
| 6.2 实验方法与数据 | 第55-56页 |
| 6.2.1 实验数据 | 第55-56页 |
| 6.2.2 实验流程 | 第56页 |
| 6.3 测试与讨论 | 第56-60页 |
| 6.3.1 测试方法 | 第56-58页 |
| 6.3.2 测试结果 | 第58-59页 |
| 6.3.3 与其他预测方法的比较 | 第59-60页 |
| 6.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 7 总结与展望 | 第61-63页 |
| 7.1 总结 | 第61-62页 |
| 7.2 不足及未来工作 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |