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基于功能相关性和WGCNA的蛋白质功能预测

Abstract第5页
摘要第7-10页
1 Introduction第10-17页
    1.1 Background and significance第11-12页
    1.2 Domestic and Overseas Progress第12页
    1.3 Research Content and methodology第12-14页
    1.4 Objectives第14-15页
    1.5 Key Problems solved第15-17页
2 Background第17-28页
    2.1 Protein function第17-20页
        2.1.1 Categories of protein functions第17-19页
        2.1.2 Protein Data resources第19-20页
        2.1.3 Extraction of Protein annotations第20页
    2.2 Interaction Networks第20-22页
        2.2.1 Role of PPI in Proteomics第21页
        2.2.2 Analysis of Gene expression data第21-22页
    2.3 Function Prediction from Sequence and structure第22-23页
        2.3.1 Homology-based methods第22-23页
        2.3.2 Sequence motif-based methods第23页
    2.4 Function Prediction from Network-based methods第23-26页
        2.4.1 Graph theoretic methods第23-24页
        2.4.2 Neighborhood counting第24页
        2.4.3 Module-assisted methods第24-25页
        2.4.4 Gene co-expression network based methods第25-26页
    2.5 Evolution of Protein Interaction Networks第26-28页
        2.5.1 Experimental determination of protein functions第26页
        2.5.2 Networks from integrated datasets第26-28页
3 Computational methods for protein function prediction第28-39页
    3.1 Datasets第28-31页
        3.1.1 Network and Graphical model definition第29-30页
        3.1.2 Model parameters and assumptions第30-31页
    3.2 Network construction第31-33页
        3.2.1 Weighted gene co-expression network analysis第31-32页
        3.2.2 Network construction and functional module detection第32-33页
    3.3 Network Analysis第33-35页
        3.3.1 Significant modules and module ranking第33-34页
        3.3.2 Differential expression analysis第34-35页
    3.4 Prediction by Information Integration第35-39页
        3.4.1 Bi-relational Graphical model definition第35-37页
        3.4.2 Protein function prediction based on transductive multi-label learning第37-38页
        3.4.3 Data fusion and label propagation第38-39页
4 Results and implementation第39-52页
    4.1 Functional information from network analysis第39-44页
        4.1.1 Co-expression analysis第39-41页
        4.1.2 Cluster analysis and biological validation第41-43页
        4.1.3 Enrichment analysis第43-44页
    4.2 Comparison with other methods第44-50页
        4.2.1 Evaluation metrics第44-49页
        4.2.3 Parameter sensitivity analysis第49-50页
    4.3 Implementation第50-52页
Conclusion第52-53页
Reference第53-57页
Research Projects and Publications in Master Study第57-58页
Acknowledgement第58-60页

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