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基因模块识别与分析相关问题研究

目录第1-7页
表目录第7-8页
图目录第8-10页
摘要第10-12页
Abstract第12-14页
第一章 绪论第14-30页
   ·引言第14-15页
   ·研究背景第15-23页
     ·基因模块研究相关分子生物学概念第15-20页
     ·基因模块研究相关生物实验技术第20-21页
     ·基因模块识别和分析方法研究现状第21-23页
   ·论文的研究内容和创新点第23-27页
     ·主要研究内容第23-25页
     ·主要创新点第25-27页
   ·论文的结构第27-30页
第二章 基于聚类的基因模块的识别第30-50页
   ·引言第30-31页
   ·线性流形类模型第31-34页
     ·线性流形第31-32页
     ·类模型第32-33页
     ·距离度量第33-34页
   ·算法第34-40页
     ·线流形类搜索过程第34-37页
     ·线流形类融合过程第37页
     ·LSAFCLUS 算法的复杂度分析第37-38页
     ·LMCLUS、ORCLUS 和LSAFCLUS 的简单比较第38-39页
     ·聚类准确度度量第39-40页
   ·实验与结果分析第40-46页
     ·LSAFCLUS 算法的参数设置第40页
     ·仿真数据第40-45页
     ·实际数据第45-46页
   ·基于LSAFCLUS 方法的基因表达模块的识别第46-48页
     ·HeLa 数据第46-47页
     ·胃癌数据第47-48页
   ·本章小结第48-50页
第三章 基因表达数据相似性度量相关问题研究第50-64页
   ·引言第50-51页
   ·基因表达数据的度量方式及其融合度量方式第51-56页
     ·四种基本的相似性(距离)度量第51-52页
     ·四种基本的相似性(距离)度量的简单比较第52-54页
     ·两种新的相性度量的描述第54-55页
     ·基因间关于GO 注释的相似性度量第55-56页
     ·融合的度量方式第56页
   ·不同度量方式及其融合度量方式的比较分析第56-63页
     ·数据第56-57页
     ·度量方式的统计评估第57页
     ·实验结果和分析讨论第57-63页
   ·本章小结第63-64页
第四章 酵母转录调控模块的识别第64-78页
   ·引言第64-65页
   ·材料与方法第65-69页
     ·实验数据第65页
     ·方法第65-69页
     ·模块功能类统计显著性评估第69页
   ·结果第69-77页
     ·算法所识别模块的简单分析第70页
     ·与其它算法的比较第70-72页
     ·模块的详细描述第72-75页
     ·讨论第75-77页
   ·本章小结第77-78页
第五章 简单网络motif 的建模与分析第78-94页
   ·单输入motif第78-84页
     ·单输入motif 的模型第78-79页
     ·单输入motif 模型的近似模型第79-82页
     ·单输入motif 模型的性能分析第82-84页
   ·前馈motif第84-88页
     ·前馈motif 的模型第84-86页
     ·前馈motif 模型分析第86-88页
   ·自反馈motif第88-93页
     ·自反馈motif 的模型第88-89页
     ·自反馈motif 模型平衡点分析第89-93页
   ·本章小结第93-94页
第六章 基于转录调控模块的基因调控网络的研究第94-122页
   ·基于转录调控模块的基因调控网络的构建第94-97页
     ·向上建立基于模块的调控网络第94-96页
     ·向下分析模块motif 的构成第96-97页
   ·基于转录调控模块的微分方程模型第97-106页
     ·模块微分方程模型的构建过程第97-98页
     ·基于混沌蚁群优化的主微分分析方法第98-102页
     ·酵母转录调控模块的微分方程模型第102-106页
   ·基于模块的调控网络的微分方程模型第106-121页
     ·横向扩展网络的微分方程模型第106-109页
     ·纵向扩展网络的微分方程模型第109-110页
     ·基于模块的酵母基因调控网络的研究第110-121页
   ·本章小结第121-122页
第七章 结束语第122-126页
   ·论文工作总结第122-123页
   ·未来工作展望第123-126页
致谢第126-128页
参考文献第128-144页
作者在学期间取得的学术成果第144-145页

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