| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·生物信息学简介 | 第10-11页 |
| ·基因表达调控 | 第11-14页 |
| ·基因与基因表达 | 第12页 |
| ·基因表达调控机制 | 第12-13页 |
| ·基因表达调控网络 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容与安排 | 第14-16页 |
| 第二章 研究基因转录调控的实验方法 | 第16-20页 |
| ·实验方法简介 | 第16-17页 |
| ·微阵列表达谱分析 | 第17-18页 |
| ·染色质免疫共沉淀结合DNA 启动子芯片实验（CHIP-ON-CHIP） | 第18-20页 |
| ·实验技术发展过程 | 第18页 |
| ·实验过程 | 第18-20页 |
| 第三章 基于单一数据构建调控网络 | 第20-33页 |
| ·基于微阵列数据构建基因调控网络 | 第20-25页 |
| ·网络模型简介 | 第20-24页 |
| ·存在的问题 | 第24-25页 |
| ·基于敲除因子的表达谱数据构建基因调控网络 | 第25-28页 |
| ·构建算法实例 | 第25-27页 |
| ·存在的问题 | 第27-28页 |
| ·基于CHIP-ON-CHIP 数据构建基因调控网络 | 第28-31页 |
| ·构建算法实例 | 第28-30页 |
| ·存在的问题 | 第30-31页 |
| ·基于DNA 序列信息预测基因调控网络 | 第31-33页 |
| 第四章 综合多元数据构建基因调控网络 | 第33-50页 |
| ·从依赖单一数据到综合多元数据 | 第33-35页 |
| ·GRAM 算法 | 第35-39页 |
| ·GRAM 算法简介 | 第35页 |
| ·GRAM 算法的实现 | 第35-37页 |
| ·GRAM 算法的评估 | 第37-39页 |
| ·MA-NETWORKER 算法 | 第39-45页 |
| ·MA-Networker 算法简介 | 第39-40页 |
| ·MA-Networker 算法的实现 | 第40-43页 |
| ·MA-Networker 算法的评估 | 第43-45页 |
| ·算法的比较与小结 | 第45-50页 |
| ·对阈值的处理 | 第45-48页 |
| ·对于利用转录因子敲除的微阵列表达谱数据利弊的讨论 | 第48-50页 |
| 第五章 基因调控关系预测的新算法 | 第50-61页 |
| ·预测新算法的提出 | 第50-51页 |
| ·对实验数据局限性的讨论 | 第51-53页 |
| ·算法的实现 | 第53-61页 |
| ·算法概要 | 第53-54页 |
| ·超几何分布假设 | 第54-55页 |
| ·重合显著度 | 第55-57页 |
| ·算法流程 | 第57-59页 |
| ·实验数据计算 | 第59页 |
| ·算法的创新点 | 第59-61页 |
| 第六章 算法预测结果的验证与讨论 | 第61-76页 |
| ·预测结果的总体分析 | 第61-62页 |
| ·与YEASTRACT 数据库的比较分析 | 第62-64页 |
| ·与高质量的CHIP-CHIP 数据的比较 | 第64-67页 |
| ·转录因子RAP1 的比较结果 | 第64-66页 |
| ·转录因子SW14 的比较结果 | 第66-67页 |
| ·预测结果的GO 基因功能富集水平分析 | 第67-69页 |
| ·预测结果的文献核对 | 第69-72页 |
| ·搜索实验证据 | 第69-70页 |
| ·搜索计算证据 | 第70-72页 |
| ·对转录因子相互间关系的预测 | 第72-76页 |
| ·协同调控 | 第72-73页 |
| ·与细胞周期相关的协同调控 | 第73-74页 |
| ·对其他协同调控的预测 | 第74-76页 |
| 第七章 总结与展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第84页 |
