| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| ·选题背景和意义 | 第13页 |
| ·生物信息学研究现状 | 第13-16页 |
| ·生物信息学基本分析方法 | 第16-17页 |
| ·序列比对预测法 | 第16页 |
| ·结构比对预测法 | 第16页 |
| ·功能比对预测法 | 第16-17页 |
| ·生物信息学研究热点 | 第17-19页 |
| ·基因组学 | 第17页 |
| ·蛋白质组学 | 第17-18页 |
| ·药物信息学 | 第18页 |
| ·生物芯片研究 | 第18-19页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第19-21页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 PPI 网络及蛋白质功能预测概述 | 第21-30页 |
| ·蛋白质相互作用 | 第21-23页 |
| ·蛋白质相互作用的重要性 | 第21-22页 |
| ·蛋白质相互作用的原理 | 第22-23页 |
| ·蛋白质相互作用的评估 | 第23-25页 |
| ·假阳性和假阴性 | 第24页 |
| ·蛋白质相互作用数据的重叠和相互补充 | 第24-25页 |
| ·可信度的评估和提高 | 第25页 |
| ·PPI 网络的统计参数 | 第25-27页 |
| ·蛋白质功能预测 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于蛋白质相互作用网络的聚类算法 | 第30-43页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·基本定义 | 第31-32页 |
| ·聚类衡量函数 | 第32页 |
| ·基于边的聚类算法 | 第32-36页 |
| ·算法的思想 | 第33页 |
| ·算法描述 | 第33-36页 |
| ·实验及比较分析 | 第36-42页 |
| ·利用基于边的聚类算法进行聚类的结果 | 第36-38页 |
| ·利用Maryland Bridge 方法进行聚类的结果 | 第38页 |
| ·利用Korbel 方法进行聚类的结果 | 第38-39页 |
| ·利用基于AAMV 的K-means 方法的聚类结果 | 第39页 |
| ·实验结果的分析比较 | 第39-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于 PPI 网络的蛋白质功能预测 | 第43-57页 |
| ·蛋白质相互作用网络及其构建 | 第43页 |
| ·PPI 网络用于蛋白质功能预测 | 第43-46页 |
| ·直接注释方法 | 第44页 |
| ·基于序列的方法 | 第44-45页 |
| ·基于模块的方法 | 第45-46页 |
| ·基于复合数据的方法 | 第46页 |
| ·功能预测的评估指标 | 第46-47页 |
| ·蚁群算法原理及发展 | 第47-51页 |
| ·蚁群算法基本原理及发展 | 第47-50页 |
| ·蚁群算法在序列比对中的应用 | 第50-51页 |
| ·实验及其分析 | 第51-56页 |
| ·蚁群双序列比对算法 | 第51-53页 |
| ·算法步骤 | 第53-54页 |
| ·结果分析 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 结束语 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 A 攻读硕士期间发表的论文和参加的项目 | 第65页 |