基于贝叶斯网络的基因调控网络的构建
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-18页 |
| ·论文背景 | 第7-8页 |
| ·生物学知识介绍 | 第8-11页 |
| ·生物信息学 | 第8-9页 |
| ·分子生物学 | 第9-11页 |
| ·基因芯片 | 第11-14页 |
| ·基因芯片简介 | 第11页 |
| ·基因芯片与生物信息学 | 第11-13页 |
| ·基于芯片的基因功能分析 | 第13-14页 |
| ·基因调控网络研究的现状和意义 | 第14-16页 |
| ·基因调控网络研究的现状 | 第14-15页 |
| ·基因调控网络的研究意义 | 第15-16页 |
| ·当前基因调控网络面临的主要问题 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 第二章 基因调控网络 | 第18-41页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·基因表达的生物学背景 | 第19-22页 |
| ·基因表达调控的层次 | 第20页 |
| ·原核基因的表达调控 | 第20-21页 |
| ·真核基因的表达调控 | 第21-22页 |
| ·基因调控网络的分析和重构 | 第22-24页 |
| ·基因调控网络分析 | 第22页 |
| ·基因调控网络重构 | 第22-24页 |
| ·基因表达数据及预处理 | 第24-28页 |
| ·基因表达数据 | 第24-25页 |
| ·基因表达数据完备化 | 第25-26页 |
| ·基因表达数据归一化 | 第26-27页 |
| ·基因表达数据离散化 | 第27-28页 |
| ·基因调控网络模型 | 第28-40页 |
| ·布尔网络模型 | 第28-30页 |
| ·线性组合模型 | 第30页 |
| ·加权矩阵模型 | 第30-33页 |
| ·有向图和无向图 | 第33-34页 |
| ·互信息关联网络模型 | 第34-35页 |
| ·微分方程模型 | 第35-37页 |
| ·贝叶斯网络模型 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于免疫算法的贝叶斯网络结构学习 | 第41-59页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·免疫算法 | 第41-42页 |
| ·基于免疫进化算法的贝叶斯网络学习 | 第42-49页 |
| ·算法流程 | 第43页 |
| ·参数编码 | 第43-44页 |
| ·适应度函数的构造 | 第44-45页 |
| ·遗传操作 | 第45-46页 |
| ·提取疫苗 | 第46页 |
| ·免疫算子的设计 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·免疫进化算法和三阶段算法结合 | 第49-53页 |
| ·三阶段算法 | 第49-51页 |
| ·两阶段学习算法 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-53页 |
| ·在生物数据上的应用 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 摘要 | 第64-67页 |
| Abstract | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 导师及作者简介 | 第72页 |
