| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 基因表达数据分析 | 第12-13页 |
| 1.2.2 重叠社区发现算法 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 基因表达数据分析理论及数据预处理 | 第17-29页 |
| 2.1 基因表达数据分析流程 | 第17页 |
| 2.2 数据预处理 | 第17-20页 |
| 2.2.1 芯片数据转换与归一化 | 第18页 |
| 2.2.2 筛选差异表达基因 | 第18-19页 |
| 2.2.3 整合计算基因相似性程度 | 第19-20页 |
| 2.3 数据分析方法介绍 | 第20-22页 |
| 2.4 本论文数据来源 | 第22-23页 |
| 2.5 实验过程及结果 | 第23-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 改进重叠社区发现算法及实验结果 | 第29-43页 |
| 3.1 Speak Easy算法简介 | 第29-34页 |
| 3.1.1 SpeakEasy算法详细流程 | 第30-32页 |
| 3.1.2 SpeakEasy算法中的两个参数 | 第32-34页 |
| 3.2 改进的SpeakEasy算法 | 第34-36页 |
| 3.3 社区发现结果评价指标-模块度 | 第36-37页 |
| 3.4 大豆基因网络社区发现：实验过程及结果 | 第37-42页 |
| 3.4.1 用Java实现改进SpeakEasy算法 | 第37页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第37-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 社区发现结果的功能富集分析 | 第43-59页 |
| 4.1 功能富集分析介绍：原理与意义 | 第43-44页 |
| 4.2 Gene Ontology | 第44-45页 |
| 4.3 常见的GO功能富集分析方法 | 第45-46页 |
| 4.4 选用DAVID分析大豆差异表达基因网络社区发现结果 | 第46-58页 |
| 4.4.1 DAVID富集分析工具介绍 | 第46-47页 |
| 4.4.2 使用DAVID分析各个社区 | 第47-55页 |
| 4.4.3 重叠节点分析 | 第55-57页 |
| 4.4.4 讨论与分析 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 作者简介及科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |