| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 个性化医疗 | 第9-10页 |
| 1.1.2 药物重新定位 | 第10页 |
| 1.1.3 抗癌药物预测的研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 抗癌药物研究的基础 | 第13-23页 |
| 2.1 名词解释 | 第13-15页 |
| 2.2 PPI网络算法简介及其数据来源 | 第15-16页 |
| 2.2.1 PPI网络简介 | 第15-16页 |
| 2.2.2 PPI数据来源 | 第16页 |
| 2.3 弹性网回归算法简介 | 第16-17页 |
| 2.4 矩阵填充算法简介 | 第17-18页 |
| 2.5 回归算法中的相互作用简介 | 第18-19页 |
| 2.6 数据来源 | 第19-21页 |
| 2.6.1 数据库 | 第19-20页 |
| 2.6.2 数据处理 | 第20-21页 |
| 2.7 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 研究基因间相互作用及构建抗癌药物预测模型 | 第23-31页 |
| 3.1 三种不同的基因相互作用网络分析方法 | 第23-25页 |
| 3.1.1 DGCorNet-基于相关系数的算法 | 第23-24页 |
| 3.1.2 DGRNet-基于线性回归的分析算法 | 第24-25页 |
| 3.1.3 DGPPINet-基于蛋白质相互作用算法 | 第25页 |
| 3.2 弹性网回归模型 | 第25-29页 |
| 3.2.1 在一元药物敏感性预测的应用 | 第26-27页 |
| 3.2.2 在二元药物敏感性预测的应用 | 第27-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 矩阵填充 | 第31-37页 |
| 4.1 矩阵填充模型推导 | 第31-32页 |
| 4.1.1 OptSpace算法 | 第31页 |
| 4.1.2 矩阵填充模型 | 第31-32页 |
| 4.2 矩阵填充模型理论推导 | 第32-35页 |
| 4.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 结论 | 第37-39页 |
| 附录 | 第39-41页 |
| 附录A | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47页 |