基于语义的蛋白质复合物识别算法的研究与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 前言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文内容及组织结构 | 第10-12页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第10页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第10-12页 |
| 2 相关理论 | 第12-22页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 蛋白质相互作用网络 | 第12-14页 |
| 2.2.1 蛋白质网络 | 第12-13页 |
| 2.2.2 蛋白质相互作用网络 | 第13-14页 |
| 2.3 蛋白质复合物识别算法 | 第14-20页 |
| 2.3.1 基于节点中心性的识别方法 | 第14-17页 |
| 2.3.2 基于图划分的识别方法 | 第17页 |
| 2.3.3 基于图密度的识别方法 | 第17-18页 |
| 2.3.4 基于层次的识别方法 | 第18-19页 |
| 2.3.5 基于生物信息的识别方法 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 3 基于基因语义相似度的蛋白质复合物识别算法 | 第22-36页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 相关定义 | 第22-26页 |
| 3.2.1 蛋白质语义相似度的计算 | 第22-24页 |
| 3.2.2 节点的聚集系数 | 第24页 |
| 3.2.3 边的聚集系数 | 第24-25页 |
| 3.2.4 蛋白质间的连接密度 | 第25-26页 |
| 3.2.5 簇节点的扩充 | 第26页 |
| 3.3 DSC算法 | 第26-28页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第28-34页 |
| 3.4.1 实验设置及数据集 | 第28页 |
| 3.4.2 实验评价指标 | 第28-29页 |
| 3.4.3 在人类蛋白质网络上的实验结果 | 第29-31页 |
| 3.4.4 在酵母菌网络上的实验结果 | 第31-33页 |
| 3.4.5 功能富集分析 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 4 基于关键节点分层扩展的蛋白质复合物识别算法 | 第36-50页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 相关定义 | 第36-39页 |
| 4.2.1 蛋白质关键节点选取 | 第36-38页 |
| 4.2.2 关键节点的分层扩展 | 第38-39页 |
| 4.3 算法介绍 | 第39-41页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第41-48页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第41页 |
| 4.4.2 在人类蛋白质网络上的实验结果 | 第41-44页 |
| 4.4.3 在酵母菌蛋白质网络上的实验结果 | 第44-47页 |
| 4.4.4 功能富集分析 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 工作总结 | 第50页 |
| 5.2 工作展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 在校期间学术成果及获奖情况 | 第57页 |
