| 摘要 | 第1-12页 |
| Abstract | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-36页 |
| ·系统发育重建研究概述 | 第15-22页 |
| ·基本概念与研究流程 | 第15-17页 |
| ·科学意义与应用前景 | 第17页 |
| ·发展历史与当今状态 | 第17-20页 |
| ·后基因组信息学带来的挑战 | 第20-22页 |
| ·基于代谢网络系统发育重建的国内外研究现状 | 第22-32页 |
| ·代谢及系统发育研究的常用资源 | 第22-24页 |
| ·代谢网络重建方法研究现状 | 第24-28页 |
| ·进化距离确定方法研究现状 | 第28-30页 |
| ·现有工作的不足 | 第30-32页 |
| ·论文的主要工作与创新 | 第32-34页 |
| ·论文结构 | 第34-36页 |
| 第二章 基于KEGG 数据库的代谢网络重建方法设计 | 第36-53页 |
| ·KEGG 数据库简介 | 第36-42页 |
| ·KEGG PATHWAY | 第37-40页 |
| ·KEGG Orthology | 第40-41页 |
| ·KEGG API | 第41-42页 |
| ·方法的设计原理 | 第42-43页 |
| ·问题描述 | 第42页 |
| ·设计原理 | 第42-43页 |
| ·方法的实现细节 | 第43-45页 |
| ·通路层酶网络重建 | 第43-44页 |
| ·系统层酶网络重建 | 第44-45页 |
| ·本地数据库的设计 | 第45-47页 |
| ·结果评价与进一步讨论 | 第47-52页 |
| ·系统层酶网络的重建质量 | 第47-50页 |
| ·系统层酶网络的重建时间 | 第50-51页 |
| ·进一步讨论 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第三章 基于KEGG 数据库的代谢网络重建软件实现 | 第53-67页 |
| ·MetaGen：基于KEGG 数据库批量重建代谢网络的新工具 | 第53-60页 |
| ·设计背景 | 第53-54页 |
| ·技术实现 | 第54-57页 |
| ·应用举例 | 第57-60页 |
| ·MetAtlas：基于KEGG 重建代谢网络的新Cytoscape 插件 | 第60-66页 |
| ·设计背景 | 第60页 |
| ·技术实现 | 第60-63页 |
| ·应用举例 | 第63-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第四章 基于集合论与酶特征的进化距离确定 | 第67-78页 |
| ·NCE 模型与平凡Jaccard 距离 | 第67-68页 |
| ·WJD: 加权Jaccard 距离模型 | 第68页 |
| ·权值确定方法 | 第68-71页 |
| ·酶的进化保守性 | 第68-69页 |
| ·酶的拓扑重要性 | 第69-71页 |
| ·结果分析 | 第71-77页 |
| ·酶的进化保守性分析 | 第71-72页 |
| ·C p 与C d 、C c 、C b 的相关分析 | 第72-74页 |
| ·WJD 模型的评价与讨论 | 第74-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第五章 基于信息检索思想的系统发育重建 | 第78-91页 |
| ·基于向量空间模型的信息检索 | 第78-80页 |
| ·向量空间模型 | 第79页 |
| ·特征项赋权 | 第79-80页 |
| ·TopEVM 的整体描述 | 第80-82页 |
| ·TopEVM 的设计细节 | 第82-85页 |
| ·酶的共出现模式 | 第82-83页 |
| ·酶的拓扑特征模式 | 第83-84页 |
| ·归一化处理 | 第84-85页 |
| ·距离函数定义 | 第85页 |
| ·实验结果与讨论 | 第85-90页 |
| ·酶的共出现模式 | 第85-87页 |
| ·酶的拓扑特征模式 | 第87-89页 |
| ·TopEVM 模型评价与讨论 | 第89-90页 |
| ·小结 | 第90-91页 |
| 第六章 结论与展望 | 第91-95页 |
| ·论文工作的总结 | 第91-93页 |
| ·课题研究展望 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-98页 |
| 参考文献 | 第98-107页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第107-109页 |
| 攻读博士学位期间参加的主要科研工作 | 第109-110页 |
| 附录1 常用的KEGG API 函数及注释 | 第110-111页 |
| 附录2 107 物种的参考信息和酶网络统计信息 | 第111-115页 |
| 附录3 有向网络中结点介数中心性求解算法 | 第115页 |
