基于本体的疾病数据整合与挖掘方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-39页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究的目的与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 相关背景知识 | 第16-27页 |
| 1.2.1 本体 | 第16-20页 |
| 1.2.2 语义相似度 | 第20-21页 |
| 1.2.3 疾病术语集 | 第21-24页 |
| 1.2.4 疾病数据库 | 第24-27页 |
| 1.3 研究现状 | 第27-38页 |
| 1.3.1 生物数据整合方法的研究现状 | 第27-31页 |
| 1.3.2 生物数据挖掘方法的研究现状 | 第31-38页 |
| 1.4 本文结构 | 第38-39页 |
| 第2章 基于疾病本体的疾病数据库整合 | 第39-60页 |
| 2.1 引言 | 第39-40页 |
| 2.2 疾病数据库集成方法的研究 | 第40-49页 |
| 2.2.1 疾病术语集成方法的研究 | 第43-49页 |
| 2.2.2 疾病数据库去冗余方法的研究 | 第49页 |
| 2.3 疾病数据库整合结果与分析 | 第49-59页 |
| 2.3.1 疾病数据库术语集成 | 第49-52页 |
| 2.3.2 疾病数据库集成 | 第52-54页 |
| 2.3.3 疾病特征关联挖掘 | 第54-56页 |
| 2.3.4 实验结果分析 | 第56-59页 |
| 2.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第3章 基于基因关联网络的疾病相似度算法研究 | 第60-72页 |
| 3.1 引言 | 第60-62页 |
| 3.2 疾病相似度算法的研究 | 第62-67页 |
| 3.2.1 疾病相关基因集的相似度 | 第63-65页 |
| 3.2.2 疾病相似度算法相关的数据集 | 第65-67页 |
| 3.3 疾病相似度算法验证方法的研究 | 第67-68页 |
| 3.4 疾病相似度算法实验结果与分析 | 第68-71页 |
| 3.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 集成语义与基因关联的疾病相似度算法研究 | 第72-91页 |
| 4.1 引言 | 第72-73页 |
| 4.2 集成的疾病相似度算法的研究 | 第73-78页 |
| 4.2.1 基于疾病本体的疾病术语相似度 | 第74-76页 |
| 4.2.2 融合的疾病相似度 | 第76页 |
| 4.2.3 疾病相似度阈值定义 | 第76页 |
| 4.2.4 相似的疾病之间的药物关联 | 第76-78页 |
| 4.3 集成的疾病相似度算法实验结果与分析 | 第78-89页 |
| 4.3.1 基于基准数据集的验证 | 第78-80页 |
| 4.3.2 疾病相似度与潜在的治疗药物关联 | 第80-86页 |
| 4.3.3 基于疾病相似度的疾病药物挖掘 | 第86-89页 |
| 4.4 本章小结 | 第89-91页 |
| 第5章 基于文献的跨本体术语关联算法研究 | 第91-107页 |
| 5.1 引言 | 第91-92页 |
| 5.2 基于文献的跨本体术语关联算法的研究 | 第92-98页 |
| 5.2.1 基于语义关联扩展术语与文献的关系 | 第93-95页 |
| 5.2.2 术语关联算法 | 第95-96页 |
| 5.2.3 术语关联推理 | 第96-97页 |
| 5.2.4 术语关联算法相关数据集 | 第97-98页 |
| 5.3 基于文献的术语关联算法验证方法的研究 | 第98-101页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第101-105页 |
| 5.4.1 基于相似的疾病对的验证 | 第101-102页 |
| 5.4.2 基于富集的术语关联验证 | 第102-103页 |
| 5.4.3 语义关联对ARSS方法的性能影响 | 第103-104页 |
| 5.4.4 基于文献分割的术语关联挖掘 | 第104-105页 |
| 5.5 本章小结 | 第105-107页 |
| 结论 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-120页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第120-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 个人简历 | 第123页 |
