一种基于统计的生物网络模体发现算法

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-11页
·研究背景	第7-9页
·生物网络模体发现的研究现状与动态	第9-10页
·本文的研究工作和论文结构	第10-11页
第二章 图论与生物网络简介	第11-20页
·图的相关定义	第11-14页
·网络的图表示	第11页
·图的同构与重叠	第11-12页
·度与度分布	第12-14页
·几种随机图模型	第14页
·生物网络的图模型	第14-19页
·基因调控网络	第15-17页
·蛋白质相互作用网络	第17页
·代谢网络	第17-19页
·生物网络的计算分析	第19-20页
第三章 生物网络模体发现算法	第20-28页
·基本概念和问题描述	第20-21页
·生物网络模体发现算法的基本步骤	第21-24页
·产生随机网络	第21-23页
·子图挖掘	第23页
·频率分析	第23-24页
·几种生物网络模体发现算法	第24-27页
·ESA算法	第24-25页
·ESU算法	第25-26页
·基于统计的生物网络模体发现算法	第26-27页
·生物网络模体发现算法的问题及分析	第27-28页
第四章 一种基于统计的生物网络模体发现算法	第28-50页
·问题定义	第28-30页
·算法框架	第30页
·子图挖掘	第30-37页
·非树型子图	第30-31页
·边扩张的子图挖掘	第31-34页
·子图的局部比对	第34-37页
·得分函数的构建	第37-39页
·基于度分布的随机网络构建	第37-38页
·得分函数的构造	第38-39页
·退火算法	第39-42页
·退火算法简介	第39-41页
·退火算法在网络模体发现中的应用	第41-42页
·实验结果及分析	第42-50页
第五章 总结与展望	第50-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-56页
研究成果	第56-57页