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可靠蛋白质相互作用网络构建及其在复合物识别中的应用

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-16页
    1.3 本文主要工作第16-17页
    1.4 本文组织结构第17-18页
第2章 蛋白质复合物识别算法研究概述第18-25页
    2.1 引言第18-19页
    2.2 拓扑结构预测蛋白质复合物的方法第19-22页
        2.2.1 基于稠密子图的聚类算法第19-20页
        2.2.2 基于层次聚类的算法第20页
        2.2.3 基于图划分的算法方法第20-21页
        2.2.4 基于核-附属结构的算法第21页
        2.2.5 基于模拟随机流的图聚类算法第21-22页
    2.3 多信息融合预测蛋白质复合物的方法第22-24页
        2.3.1 利用基因表达数据识别蛋白质复合物第22页
        2.3.2 结合基因本体数据识别蛋白质复合物第22-23页
        2.3.3 结合其他生物信息的方法第23-24页
    2.4 小结第24-25页
第3章 基于GO语义的PPI可靠网络的构建第25-41页
    3.1 引言第25-26页
    3.2 复合物识别的评价指标介绍第26-27页
    3.3 模拟随机流方法第27-31页
        3.3.1 方法介绍第27-30页
        3.3.2 实验分析第30-31页
    3.4 语义相似度重构可靠网络第31-34页
        3.4.1 基因本体的介绍第31-32页
        3.4.2 PPI中基因语义相似度的计算第32-34页
    3.5 构造可靠PPI网络第34-40页
        3.5.1 可靠PPI网络构造方法第34-35页
        3.5.2 实验结果与分析第35-40页
    3.6 小结第40-41页
第4章 基于GO语义与边聚集系数的复合物识别算法第41-54页
    4.1 引言第41页
    4.2 相关定义第41-42页
        4.2.1 边聚集系数第41-42页
        4.2.2 不同本体域中GO语义相似度的调和平均权值第42页
        4.2.3 λ-module第42页
    4.3 MWGE方法描述第42-45页
    4.4 实验分析第45-53页
        4.4.1 实验数据第45页
        4.4.2 性能评估第45-50页
        4.4.3 参数对MWGE方法性能的影响第50-53页
    4.5 小结第53-54页
结论第54-56页
    本文工作总结第54-55页
    进一步研究展望第55-56页
参考文献第56-63页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文第63-64页
附录B 攻读学位期间参加的科研项目第64-65页
致谢第65页

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