| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·本文的研究目的 | 第12页 |
| ·项目来源 | 第12页 |
| ·选题背景和意义 | 第12-17页 |
| ·生物信息学概念 | 第12-13页 |
| ·生物信息学的主要研究内容 | 第13-15页 |
| ·生物信息学的研究目标和任务 | 第15-16页 |
| ·生物信息学的研究意义 | 第16-17页 |
| ·蛋白质组学研究 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第18-21页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-21页 |
| 第2章 生物数据挖掘及PPI 网络概述 | 第21-34页 |
| ·生物数据挖掘 | 第21-22页 |
| ·聚类分析算法 | 第22-25页 |
| ·基于划分的方法 | 第22-24页 |
| ·基于层次的方法 | 第24-25页 |
| ·基于密度的方法 | 第25页 |
| ·基于网格的方法 | 第25页 |
| ·基于模型的方法 | 第25页 |
| ·PPI 及其网络 | 第25-29页 |
| ·大规模PPI 研究的目的及意义 | 第25-26页 |
| ·大规模PPI 的研究策略及方法 | 第26页 |
| ·大规模PPI 的研究现状 | 第26-27页 |
| ·PPI 网络 | 第27-29页 |
| ·孤立点挖掘方法 | 第29-32页 |
| ·基于统计的方法 | 第29-30页 |
| ·基于距离的方法 | 第30-31页 |
| ·基于偏离的方法 | 第31页 |
| ·基于密度的方法 | 第31-32页 |
| ·孤立点检测方法研究现状概述 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于PPI 网络的聚类算法 | 第34-48页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·相似性度量——AAMV 法 | 第35-39页 |
| ·聚类准则函数 | 第39页 |
| ·基于AAMV 的K-MEANS 聚类算法 | 第39-42页 |
| ·算法的处理流程 | 第39-40页 |
| ·算法描述 | 第40-42页 |
| ·实验及比较分析 | 第42-46页 |
| ·利用基于AAMV 的K-means 聚类算法进行聚类的结果 | 第42-44页 |
| ·利用Maryland Bridge 方法进行聚类的结果 | 第44页 |
| ·利用Korbel 方法进行聚类的结果 | 第44-45页 |
| ·实验结果的分析比较 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于PPI 网络的稀疏点检测 | 第48-59页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·相似度定义 | 第49-51页 |
| ·相似系数和 | 第51-52页 |
| ·相似系数和 | 第51-52页 |
| ·加权的相似系数和 | 第52页 |
| ·基于PPI 网络的稀疏点检测算法 | 第52-55页 |
| ·算法的处理流程 | 第52-53页 |
| ·算法描述 | 第53-55页 |
| ·实验及其分析 | 第55-58页 |
| ·实验结果 | 第55-56页 |
| ·实验结果的分析 | 第56-58页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表的论文和参加的项目 | 第66页 |