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癌症共调控网络中功能模块挖掘算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 构建共调控网络算法研究第13-14页
        1.2.2 功能模块挖掘算法研究第14-16页
    1.3 本文主要工作及贡献第16页
    1.4 论文组织结构第16-18页
第2章 共调控网络研究基础及功能模块评价标准第18-24页
    2.1 共调控网络第18-19页
    2.2 共调控网络研究算法理论基础第19-21页
        2.2.1 谱聚类第19-20页
        2.2.2 烟花爆炸算法第20-21页
    2.3 功能模块的评价指标第21-23页
        2.3.1 利用先验知识匹配评价第21-22页
        2.3.2 自治性定义对比分析第22页
        2.3.3 语义信息对比评价第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 基于重叠谱聚类的功能模块挖掘算法第24-41页
    3.1 相关工作第25-26页
    3.2 基于重叠谱聚类的功能模块挖掘算法第26-33页
        3.2.1 基于经验贝叶斯构建共调控网络第27-28页
        3.2.2 基于特征间隙自动识别模块个数第28页
        3.2.3 基于凝聚式分层谱聚类识别非重叠功能模块第28-30页
        3.2.4 基于目标重叠度函数识别重叠模块第30-33页
    3.3 实验及结果分析第33-40页
        3.3.1 数据集的收集与预处理第33-34页
        3.3.2 共调控功能模块的拓扑特性分析第34-35页
        3.3.3 功能富集对比分析第35-38页
        3.3.4 关键调控因子的生物意义分析第38-39页
        3.3.5 共调控模块的重叠性分析第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 基于爆炸搜索策略的模块识别算法第41-58页
    4.1 相关工作第41-42页
    4.2 基于爆炸搜索策略的模块识别算法第42-50页
        4.2.1 马尔科夫理论的改进第43-46页
        4.2.2 爆炸搜索策略的改进第46-49页
        4.2.3 RMCL-ESA伪代码及时间复杂度分析第49-50页
    4.3 实验及结果分析第50-56页
        4.3.1 实验准备第50页
        4.3.2 共调控功能模块的拓扑特性分析第50-51页
        4.3.3 功能富集分析第51-53页
        4.3.4 调控通路分析第53-55页
        4.3.5 生存分析第55-56页
    4.4 本章小结第56-58页
结论第58-60页
参考文献第60-68页
附录 A 攻读学位期间所发表的科研成果第68-69页
致谢第69页

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