| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·生物学数据源和数据总量的持续增长 | 第12页 |
| ·生物信息学的产生与发展 | 第12-13页 |
| ·生物学数据集成 | 第13-24页 |
| ·生物学数据的特征 | 第14-16页 |
| ·生物学数据集成的必要性 | 第16-17页 |
| ·生物学数据集成方法 | 第17-21页 |
| ·生物学数据集成存在的问题 | 第21-24页 |
| ·国内外研究现状 | 第24-27页 |
| ·研究内容及成果 | 第27-29页 |
| ·论文结构 | 第29-30页 |
| 第二章 半结构化生物数据的信息抽取 | 第30-53页 |
| ·半结构化生物数据的格式及其特点 | 第31-35页 |
| ·半结构化数据的特点 | 第31-32页 |
| ·生物数据的信息格式及特点 | 第32-35页 |
| ·半结构化数据抽取的相关研究 | 第35-36页 |
| ·半结构化数据抽取模型的构建 | 第36-46页 |
| ·半结构化数据模式 | 第36-37页 |
| ·OEM数据模型 | 第37-40页 |
| ·RE-OEM数据抽取模型 | 第40-46页 |
| ·半结构化生物数据的信息抽取 | 第46-50页 |
| ·实验结果及其分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第三章 GO语义相似性度量方法 | 第53-72页 |
| ·本体概述 | 第54-56页 |
| ·生物本体 | 第56-60页 |
| ·生物数据库中语义的异构 | 第56-58页 |
| ·本体在生物数据库中作用 | 第58-59页 |
| ·生物本体的研究现状 | 第59-60页 |
| ·GENE ONTOLOGY | 第60-62页 |
| ·相似性度量的相关研究 | 第62-65页 |
| ·一种基于语义路径覆盖的GO术语间相似性的度量方法 | 第65-71页 |
| ·基本定义 | 第65-67页 |
| ·算法描述 | 第67-68页 |
| ·实验评估 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 基于GO的异构生物数据库的语义查询 | 第72-82页 |
| ·序列比对方法的缺陷 | 第72-73页 |
| ·BIODW中语义查询的体系结构 | 第73-76页 |
| ·DB2GO表 | 第74-75页 |
| ·Semantic similarity表 | 第75-76页 |
| ·BIODW中的查询类型 | 第76-79页 |
| ·浏览GO的方法 | 第76-77页 |
| ·查询GO的方法 | 第77页 |
| ·语义相似性查询 | 第77-79页 |
| ·结果分析 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 BIODW生物学数据集成系统 | 第82-92页 |
| ·BIODW的系统架构 | 第83-84页 |
| ·BIODW数据仓库数据的组织 | 第84-86页 |
| ·BIODW的数据查询 | 第86-88页 |
| ·LinkDB查询 | 第87-88页 |
| ·序列完全匹配查询 | 第88页 |
| ·BIODW数据的更新 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 第六章 结论与展望 | 第92-95页 |
| ·结论 | 第92-94页 |
| ·展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-105页 |
| 攻读学位期间作者的工作成果 | 第105-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
| 论文独创性声明 | 第108页 |
| 论文使用授权声明 | 第108页 |