基于多组学数据整合的动态与保守蛋白复合物挖掘研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 引言 | 第11-14页 |
| 1.1.1 蛋白质及相互作用网络 | 第11-12页 |
| 1.1.2 动态蛋白质复合物挖掘 | 第12-13页 |
| 1.1.3 保守蛋白质复合物挖掘 | 第13-14页 |
| 1.2 论文研究问题与主要创新 | 第14-15页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 蛋白质相互作用预测与蛋白质复合物挖掘 | 第16-24页 |
| 2.1 蛋白质网络拓扑特征 | 第16-19页 |
| 2.1.1 网络的结构化性质 | 第16-18页 |
| 2.1.2 网络的系统化特点 | 第18-19页 |
| 2.2 蛋白质相互作用预测 | 第19-21页 |
| 2.2.1 生物物理学方法 | 第19页 |
| 2.2.2 分子生物学方法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 遗传学方法 | 第20页 |
| 2.2.4 生物计算方法 | 第20-21页 |
| 2.3 蛋白质复合物挖掘 | 第21-24页 |
| 2.3.1 基于传统图理论的识别方法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 基于多组学数据融合的识别方法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 基于智能优化的识别方法 | 第23页 |
| 2.3.4 其他蛋白质复合物的识别方法 | 第23-24页 |
| 第三章 基于群体决策优化的动态蛋白质复合物挖掘 | 第24-47页 |
| 3.1 群智能优化与动态群体决策 | 第24-27页 |
| 3.1.1 智能优化方法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 动态群体决策 | 第25-27页 |
| 3.2 基于群体动态决策优化的蛋白质复合物识别 | 第27-36页 |
| 3.2.1 多源时序网络的构建 | 第27-29页 |
| 3.2.2 群体动态优化的设计与实现 | 第29-36页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第36-46页 |
| 3.3.1 实验测试数据 | 第36页 |
| 3.3.2 评价指标 | 第36-38页 |
| 3.3.3 有效性分析 | 第38-42页 |
| 3.3.4 动态特性分析 | 第42-44页 |
| 3.3.5 功能富集性分析 | 第44-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于多组学数据融合的保守蛋白质复合物挖掘 | 第47-65页 |
| 4.1 生物学计算与保守数据融合 | 第47-49页 |
| 4.1.1 生物计算方法 | 第47-48页 |
| 4.1.2 保守数据融合 | 第48-49页 |
| 4.2 基于多组学数据保守融合的蛋白质复合物识别 | 第49-52页 |
| 4.2.1 保守相似性网络的构建 | 第49-51页 |
| 4.2.2 保守复合物的识别与分析 | 第51-52页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第52-64页 |
| 4.3.1 实验测试数据 | 第52-53页 |
| 4.3.2 有效性分析 | 第53-57页 |
| 4.3.3 保守性分析 | 第57-62页 |
| 4.3.4 功能富集性分析 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文研究工作总结 | 第65-66页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-76页 |
| 在校期间发表的论文成果及参与的科研项目 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
