基于蛋白质相互作用网络的功能模块识别及功能预测研究
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 引言 | 第14-15页 |
| 1.2 研究背景 | 第15-21页 |
| 1.2.1 基于PPI网络的功能模块识别研究 | 第15-18页 |
| 1.2.2 基于PPI网络的蛋白质功能预测研究 | 第18-21页 |
| 1.3 论文的主要工作与创新 | 第21-24页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第22-23页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第23-24页 |
| 1.4 论文结构 | 第24-28页 |
| 第二章 背景知识介绍 | 第28-42页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 蛋白质组学和系统生物学 | 第28-30页 |
| 2.3 蛋白质相互作用和PPI网络 | 第30-33页 |
| 2.4 PPI网络的模块性 | 第33-36页 |
| 2.4.1 模块性 | 第33-34页 |
| 2.4.2 功能模块和蛋白质复合体 | 第34-36页 |
| 2.5 GO数据库 | 第36-37页 |
| 2.6 图论中的基本概念 | 第37-41页 |
| 2.6.1 节点的度 | 第37-39页 |
| 2.6.2 图的密度 | 第39页 |
| 2.6.3 最小路径和节点间的距离 | 第39-40页 |
| 2.6.4 完全子图和近似完全子图 | 第40-41页 |
| 2.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于HKC的蛋白质功能模块识别方法 | 第42-72页 |
| 3.1 引言 | 第42-43页 |
| 3.2 实验数据与相关概念 | 第43-46页 |
| 3.2.1 实验数据 | 第43-45页 |
| 3.2.2 凝聚度 | 第45-46页 |
| 3.3 HKC算法 | 第46-50页 |
| 3.3.1 打分 | 第46-47页 |
| 3.3.2 识别团的过程 | 第47-50页 |
| 3.3.3 后处理过程 | 第50页 |
| 3.4 算法验证 | 第50-55页 |
| 3.4.1 与已知蛋白质复合体的比较 | 第51-52页 |
| 3.4.2 功能分类方法 | 第52-53页 |
| 3.4.3 GO注释方法 | 第53-55页 |
| 3.5 结果和讨论 | 第55-70页 |
| 3.5.1 实验 | 第55页 |
| 3.5.2 参数对于算法性能的影响 | 第55-58页 |
| 3.5.3 重叠率阈值对结果的影响 | 第58-59页 |
| 3.5.4 同相关方法的比较 | 第59-66页 |
| 3.5.5 讨论 | 第66-70页 |
| 3.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第四章 蛋白质相互作用加权方法研究 | 第72-86页 |
| 4.1 引言 | 第72-73页 |
| 4.2 随机游走和权重向量 | 第73-76页 |
| 4.2.1 可重启随机游走算法 | 第73-75页 |
| 4.2.2 权重向量 | 第75-76页 |
| 4.3 基于GO的蛋白质相似度定义 | 第76-78页 |
| 4.4 不同加权方法对MCL算法的影响 | 第78-85页 |
| 4.4.1 MCL算法 | 第78-79页 |
| 4.4.2 结果与讨论 | 第79-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第五章 基于不同加权方法的蛋白质功能模块识别 | 第86-102页 |
| 5.1 引言 | 第86页 |
| 5.2 Expander算法 | 第86-89页 |
| 5.2.1 节点和团之间的亲近度 | 第86-87页 |
| 5.2.2 扩展团 | 第87-88页 |
| 5.2.3 后处理过程 | 第88-89页 |
| 5.3 算法实现 | 第89-90页 |
| 5.4 数据与实验 | 第90-91页 |
| 5.4.1 数据 | 第90-91页 |
| 5.4.2 实验 | 第91页 |
| 5.5 结果与讨论 | 第91-100页 |
| 5.5.1 实验结果 | 第91-96页 |
| 5.5.2 讨论 | 第96-100页 |
| 5.6 本章小结 | 第100-102页 |
| 第六章 蛋白质功能预测方法研究 | 第102-122页 |
| 6.1 引言 | 第102-105页 |
| 6.2 蛋白质功能预测PPIPredict算法 | 第105-111页 |
| 6.2.1 算法相关定义 | 第105-107页 |
| 6.2.2 算法 | 第107-109页 |
| 6.2.3 与相关方法的比较 | 第109-111页 |
| 6.3 数据准备和性能评价指标 | 第111-113页 |
| 6.3.1 数据准备 | 第111页 |
| 6.3.2 性能评价指标 | 第111-113页 |
| 6.4 实验与结果讨论 | 第113-120页 |
| 6.4.1 留一验证 | 第113-117页 |
| 6.4.2 功能预测 | 第117-120页 |
| 6.5 本章小结 | 第120-122页 |
| 第七章 结束语 | 第122-126页 |
| 7.1 总结 | 第122-124页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第124-126页 |
| 致谢 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-138页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第138页 |
