| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 主要符号表 | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第18-34页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-19页 |
| 1.2 蛋白质交互网络中的复合物识别研究现状与问题 | 第19-29页 |
| 1.2.1 蛋白质交互作用关系网络 | 第19-21页 |
| 1.2.2 蛋白质复合物识别 | 第21-28页 |
| 1.2.3 蛋白质复合物识别亟待解决的问题 | 第28-29页 |
| 1.3 蛋白质复合物的应用研究现状 | 第29-30页 |
| 1.4 本文主要研究思路与内容 | 第30-32页 |
| 1.5 本文的结构 | 第32-34页 |
| 2 蛋白质关系网络特征对复合物识别方法性能的影响 | 第34-54页 |
| 2.1 蛋白质交互作用关系网络特性分析 | 第35-43页 |
| 2.1.1 蛋白质交互作用关系网络的生物特征 | 第35-38页 |
| 2.1.2 蛋白质交互作用关系的拓扑特征 | 第38-43页 |
| 2.2 网络特性对蛋白质复合物识别算法性能的影响分析 | 第43-53页 |
| 2.2.1 六种经典的基于网络拓扑的蛋白质复合物识别算法 | 第43-44页 |
| 2.2.2 实验评价标准 | 第44-45页 |
| 2.2.3 实验结果及分析 | 第45-53页 |
| 2.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 3 基于蛋白质节点嵌入的复合物识别方法 | 第54-68页 |
| 3.1 PC-SENE蛋白质复合物识别算法 | 第55-57页 |
| 3.1.1 蛋白质节点嵌入 | 第55-56页 |
| 3.1.2 蛋白质复合物衡量方法 | 第56-57页 |
| 3.1.3 PC-SENE算法 | 第57页 |
| 3.2 实验设计 | 第57-58页 |
| 3.2.1 实验数据及对比方法 | 第57-58页 |
| 3.2.2 实验评价 | 第58页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第58-67页 |
| 3.3.1 蛋白质复合物识别实验结果对比 | 第58-62页 |
| 3.3.2 参数灵敏度测试 | 第62-63页 |
| 3.3.3 蛋白质复合物生物显著性比较 | 第63-67页 |
| 3.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 4 基于蛋白质复合物嵌入的复合物识别方法 | 第68-88页 |
| 4.1 NodeEmbed-SLPC-RF方法 | 第68-72页 |
| 4.1.1 节点及蛋白质复合物向量表示 | 第70-71页 |
| 4.1.2 SLPC复合物识别模型 | 第71-72页 |
| 4.1.3 随机森林模型 | 第72页 |
| 4.1.4 NodeEmbed-SLPC-RF方法 | 第72页 |
| 4.2 实验设计 | 第72-73页 |
| 4.2.1 实验数据 | 第72-73页 |
| 4.2.2 对比方法及评价标准 | 第73页 |
| 4.3 实验结果与讨论 | 第73-87页 |
| 4.3.1 基于复合物嵌入的分类评估 | 第73-76页 |
| 4.3.2 不同方法对链接预测的性能影响 | 第76-78页 |
| 4.3.3 不同策略生成复合物嵌入的性能比较 | 第78-79页 |
| 4.3.4 基于蛋白质向量表示相似性的网络重构 | 第79-87页 |
| 4.4 本章小结 | 第87-88页 |
| 5 基于多物种蛋白质关系网络嵌入的复合物识别方法 | 第88-103页 |
| 5.1 MEMO蛋白质复合物识别算法 | 第89-94页 |
| 5.1.1 集成蛋白质交互作用关系网络 | 第90页 |
| 5.1.2 蛋白质节点表示 | 第90-92页 |
| 5.1.3 蛋白质复合物识别 | 第92-93页 |
| 5.1.4 MEMO方法 | 第93-94页 |
| 5.2 实验设计 | 第94-96页 |
| 5.2.1 实验数据及对比方法 | 第94-95页 |
| 5.2.2 评价方法 | 第95-96页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第96-102页 |
| 5.3.1 不同识别方法性能对比 | 第96-98页 |
| 5.3.2 参数敏感性测试 | 第98-101页 |
| 5.3.3 蛋白质复合物生物显著性比较 | 第101-102页 |
| 5.4 本章小结 | 第102-103页 |
| 6 基于蛋白质复合物的罕见病致病基因挖掘 | 第103-117页 |
| 6.1 DIGNiFI罕见病致病基因识别方法 | 第104-108页 |
| 6.1.1 DIGNiFI方法 | 第104-106页 |
| 6.1.2 融合基因标注及蛋白质复合物信息 | 第106-108页 |
| 6.2 实验设计 | 第108-109页 |
| 6.2.1 实验数据 | 第108-109页 |
| 6.2.2 对比实验及评价方法 | 第109页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第109-115页 |
| 6.3.1 k=1的实验结果分析 | 第110-111页 |
| 6.3.2 实验参数敏感性分析 | 第111-113页 |
| 6.3.3 使用生物医学文本数据增强蛋白质关系网络 | 第113页 |
| 6.3.4 案例研究:挖掘遗传性眼病的致病基因 | 第113-115页 |
| 6.4 本章小结 | 第115-117页 |
| 7 结论 | 第117-120页 |
| 7.1 结论 | 第117-118页 |
| 7.2 创新点 | 第118-119页 |
| 7.3 展望 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-131页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 作者简介 | 第134页 |
