| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| ·研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作及创新 | 第15-16页 |
| ·论文安排 | 第16-17页 |
| 第2章 理论基础和相关背景 | 第17-22页 |
| ·生物信息学简介 | 第17页 |
| ·数据挖掘简介 | 第17-18页 |
| ·生物信息与数据挖掘 | 第18-19页 |
| ·GO 背景知识 | 第19-21页 |
| ·GO 的结构 | 第20-21页 |
| ·GO 的应用 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基因语义相似性度量的常用方法 | 第22-33页 |
| ·基于集合的方法 | 第22-23页 |
| ·Jaccard 距离 | 第23页 |
| ·Dice 距离 | 第23页 |
| ·基于向量的方法 | 第23-24页 |
| ·基于图形的方法 | 第24页 |
| ·改进的加权基因间相似性 | 第24-25页 |
| ·基于术语的方法 | 第25-32页 |
| ·图形距离方法 | 第26-27页 |
| ·Resnik 方法 | 第27-28页 |
| ·Jiang 和 Conrath 方法 | 第28-29页 |
| ·Lin 方法 | 第29页 |
| ·Combine 方法 | 第29-30页 |
| ·Wang 的方法 | 第30-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于GO 语义全路径的基因语义相似性度量方法 | 第33-41页 |
| ·基本概念 | 第33-35页 |
| ·影响GO 术语间语义相似度的因素 | 第35-38页 |
| ·“is-a”和“part-of”语义贡献因子 | 第35-36页 |
| ·术语的语义 | 第36-38页 |
| ·术语间的最低共同祖先的语义 | 第38页 |
| ·GO 术语的语义相似度 | 第38-39页 |
| ·基因间的语义相似度 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第5章 改进算法的验证实验 | 第41-53页 |
| ·术语对相似度量方法验证 | 第41-44页 |
| ·数据来源及处理 | 第41-42页 |
| ·实验步骤 | 第42-44页 |
| ·生物代谢通路基因聚类分析 | 第44-49页 |
| ·实验数据 | 第44页 |
| ·实验步骤 | 第44-45页 |
| ·聚类分析 | 第45-49页 |
| ·通路上的基因的平均相似性与这些基因和通路外的基因的平均相似性值 | 第49-52页 |
| ·仅考虑生物进程术语 | 第49-50页 |
| ·仅考虑细胞组分术语 | 第50-51页 |
| ·仅考虑分子功能术语 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第6章 预测共调控基因 | 第53-61页 |
| ·共调控基因 | 第53页 |
| ·最大团问题简介 | 第53-55页 |
| ·图的基本概念 | 第53-54页 |
| ·最大团问题的基本定义 | 第54页 |
| ·最大团的数学描述 | 第54-55页 |
| ·最大团在共调控基因组预测上的应用 | 第55-57页 |
| ·计算步骤 | 第57-58页 |
| ·数据来源及处理 | 第57页 |
| ·基因的最大团求取 | 第57-58页 |
| ·结果分析 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第7章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·不足及未来工作 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-71页 |
| 附录 | 第71-77页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第77页 |