| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 引言 | 第9-18页 |
| ·背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-16页 |
| ·蛋白质相互作用的研究方法 | 第10-15页 |
| ·蛋白质相互作用网络的研究 | 第15-16页 |
| ·研究的目的及意义 | 第16页 |
| ·主要研究内容及构成 | 第16-18页 |
| 2 本工作中使用到的数据库 | 第18-23页 |
| ·蛋白质相互作用数据库——DIP | 第18-19页 |
| ·人类蛋白质相互作用数据库——HPRD | 第19-20页 |
| ·蛋白质二级结构数据库——DSSP | 第20-21页 |
| ·基因产物注释信息数据库——GO | 第21-23页 |
| 3 使用贝叶斯网络预测蛋白质相互作用 | 第23-32页 |
| ·数据挖掘概述 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第23页 |
| ·数据挖掘的一般流程 | 第23-24页 |
| ·数据的获得与处理 | 第24-27页 |
| ·数据的获得 | 第24页 |
| ·特征抽提 | 第24-25页 |
| ·数据集的构建 | 第25-27页 |
| ·贝叶斯网络分类器 | 第27-29页 |
| ·贝叶斯网络基本原理 | 第27-28页 |
| ·贝叶斯网络工具——BNT | 第28-29页 |
| ·评价标准 | 第29-30页 |
| ·结果与分析 | 第30-32页 |
| 4 Hub 蛋白分类与作用规律研究 | 第32-44页 |
| ·数据的获得与处理 | 第32页 |
| ·使用X-mean 算法对Hub 蛋白聚类 | 第32-33页 |
| ·构建Hub 子网络图 | 第33页 |
| ·相互作用倾向性因子的定义与计算 | 第33-34页 |
| ·各类Hub 蛋白在细胞中的分布和参与的生物学过程 | 第34-35页 |
| ·结果与分析 | 第35-43页 |
| ·Hub 蛋白聚类结果 | 第35-36页 |
| ·Hub 蛋白子网络图 | 第36-38页 |
| ·倾向性因子计算结果 | 第38-40页 |
| ·Hub 蛋白分布统计结果 | 第40-43页 |
| 5 结论 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-49页 |
| 附录A 构建TAN 贝叶斯网络的Matlab 代码 | 第49-52页 |
| 在学研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |