| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 蛋白质功能模块检测研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 动态PPI网络的构建和功能模块检测研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织 | 第15-17页 |
| 第2章 PPI功能模块检测及动态PPI网络概述 | 第17-27页 |
| 2.1 PPI网络及其功能模块检测过程 | 第17-19页 |
| 2.1.1 PPI网络概述 | 第17页 |
| 2.1.2 PPI网络数据 | 第17-18页 |
| 2.1.3 PPI网络功能模块检测过程 | 第18-19页 |
| 2.2 动态PPI网络构建与复合物识别 | 第19-23页 |
| 2.2.1 动态PPI网络构建 | 第19-22页 |
| 2.2.2 功能模块与复合物的区别 | 第22-23页 |
| 2.3 PPI网络重要性质和功能模块评价指标 | 第23-26页 |
| 2.3.1 PPI网络重要性质 | 第23-24页 |
| 2.3.2 功能模块评价指标 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于多粒度模型的蚁群优化算法及功能模块检测框架研究 | 第27-51页 |
| 3.1 多粒度PPI网络描述模型 | 第27-28页 |
| 3.2 基于多粒度PPI网络模型和蚁群优化的功能模块检测算法 | 第28-36页 |
| 3.2.1 粗粒度化的模型建立 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于蚁群优化的模块划分过程 | 第31-33页 |
| 3.2.3 消粒度过程 | 第33-34页 |
| 3.2.4 实验结果与分析 | 第34-36页 |
| 3.3 基于多粒度模型的蛋白质功能模块检测框架 | 第36-49页 |
| 3.3.1 粗粒度化层数的自动划分 | 第36-37页 |
| 3.3.2 精炼策略 | 第37页 |
| 3.3.3 框架描述与复杂度分析 | 第37-38页 |
| 3.3.4 实验结果与分析 | 第38-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于时序功能保持特征和蚁群聚类的功能模块检测 | 第51-61页 |
| 4.1 算法思想 | 第51-52页 |
| 4.2 算法描述 | 第52-54页 |
| 4.2.1 基于功能保持特征的初始簇构建 | 第52-53页 |
| 4.2.2 蚁群聚类过程 | 第53-54页 |
| 4.2.3 ACC-DFM算法过程 | 第54页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第54-59页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第54-55页 |
| 4.3.2 ACC-DFM与ACC-FMD算法的结果比较 | 第55-56页 |
| 4.3.3 ACC-DFM与其他算法的比较 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
