基于贝叶斯网络的基因调控网络构建算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·生物学知识介绍 | 第9-11页 |
| ·基本概念 | 第9-10页 |
| ·基因芯片技术 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究的目的及意义 | 第12-13页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 基因调控网络相关模型的研究 | 第14-26页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·加权矩阵模型 | 第14-16页 |
| ·布尔网络模型 | 第16-18页 |
| ·原理 | 第16-17页 |
| ·典型算法 | 第17-18页 |
| ·互信息关联网络模型 | 第18-19页 |
| ·线性组合模型 | 第19页 |
| ·有向图和无向图 | 第19-21页 |
| ·贝叶斯网络模型 | 第21-25页 |
| ·贝叶斯模型定义 | 第21-22页 |
| ·贝叶斯网络结构学习算法 | 第22页 |
| ·基于打分-搜索的贝叶斯网络结构学习算法 | 第22-23页 |
| ·基于依赖分析的方法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于基因表达谱的基因调控网络算法的研究 | 第26-41页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·基因表达数据 | 第26-27页 |
| ·基因表达数据预处理 | 第27-30页 |
| ·基因过滤和缺失值处理 | 第27-29页 |
| ·基因表达数据离散化 | 第29-30页 |
| ·基于互信息的稀疏候选算法 | 第30-32页 |
| ·SP 算法 | 第30-32页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第32页 |
| ·CB 和SP 算法结合 | 第32-34页 |
| ·CP 算法 | 第33-34页 |
| ·MMHC 和SP 算法结合 | 第34-36页 |
| ·MMHC 算法 | 第34-36页 |
| ·MP 算法 | 第36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-40页 |
| ·算法评价机制 | 第37页 |
| ·模拟数据 | 第37-39页 |
| ·在生物数据中的应用 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于贝叶斯网络的基因调控网络的系统实现 | 第41-50页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·数据处理流程 | 第41-42页 |
| ·系统描述 | 第42-48页 |
| ·数据接口模块 | 第43-45页 |
| ·预处理模块 | 第45-46页 |
| ·基因调控网络推断模块 | 第46页 |
| ·图形可视化模块 | 第46-47页 |
| ·结果评价模块 | 第47-48页 |
| ·系统实现所用技术 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 | 第55页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 | 第55页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
