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蛋白质相互作用网络的模块结构辨识

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
1 绪论第8-20页
   ·课题来源第8页
   ·研究背景、目的、意义第8-10页
   ·国内外研究状况第10-18页
     ·复杂网络的模块结构特性第10-11页
     ·传统聚类算法辨识模块结构第11-14页
     ·基于边的介数来辨识模块结构第14-15页
     ·派系过滤算法辨别模块结构第15-18页
   ·主要研究工作第18页
   ·本文内容安排第18-20页
2 蛋白质相互作用网络模块结构辨识的系统设计第20-31页
   ·总体思路第20-21页
   ·模块的定义第21-23页
     ·Radicchi 等人的模块定义的缺陷第21-22页
     ·模块的重新定义第22-23页
   ·辨识模块结构的G-N 算法第23-28页
     ·基本思想第23-24页
     ·G-N 算法的衡量标准第24-25页
     ·G-N 算法的的优缺点第25页
     ·在G-N 算法上改进的一些分裂算法第25-27页
     ·Newman 快速算法第27页
     ·利用堆结构的模块性贪婪算法第27-28页
   ·基于G-N 算法的凝聚算法第28-30页
   ·本章小结第30-31页
3 蛋白质相互作用网络模块结构辨识实验与结果第31-39页
   ·数据来源与预处理第31页
   ·测试结果第31页
   ·结果分析与讨论第31-37页
     ·模块的蛋白质组成分析第31-33页
     ·模块中蛋白质的生物功能相关性检验第33页
     ·不同模块定义的结果比较第33-35页
     ·模块定义严格性调整系数α值的选择第35页
     ·模块之间的连接关系及其可视化第35-37页
   ·本章小结第37-39页
4 快速序列比对算法研究及其应用第39-52页
   ·BLAST 核心算法深入分析第39-46页
   ·一个类似BLAST 的比对程序MYBLAST第46-47页
     ·Blast 算法的不足第46页
     ·MyBlast 算法的设计与实现第46-47页
   ·MYBLAST 算法在基于EST 匹配的基因预测中的应用第47-50页
     ·基因序列的真实EST 匹配识别与外显子区鉴定第47-48页
     ·EDSAc 软件的处理流程第48-49页
     ·MyBlastEST 相似比对搜索流程第49-50页
     ·EDSAc 软件的测试结果第50页
   ·本章小结第50-52页
5 总结与展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-58页
附录 攻读学位期间发表论文第58页

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