摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第14-29页 |
1.1 课题研究背景 | 第14-17页 |
1.1.1 蛋白质及相互作用网络 | 第14-16页 |
1.1.2 蛋白质组学 | 第16页 |
1.1.3 图和复杂网络理论 | 第16-17页 |
1.2 课题研究的目的和意义 | 第17-18页 |
1.3 蛋白质复合物识别研究现状 | 第18-26页 |
1.3.1 蛋白质复合物 | 第18-19页 |
1.3.2 问题描述 | 第19-20页 |
1.3.3 蛋白质复合物识别的方法 | 第20-24页 |
1.3.4 复合物识别的评测指标 | 第24-25页 |
1.3.5 蛋白质相互作用和复合物数据库 | 第25-26页 |
1.4 本文的研究内容及创新点 | 第26-28页 |
1.4.1 研究内容概述 | 第26-27页 |
1.4.2 本文的主要创新点 | 第27-28页 |
1.5 本文的内容安排 | 第28-29页 |
第2章 基于氨基酸背景频率的复合物识别方法 | 第29-47页 |
2.1 引言 | 第29-30页 |
2.2 融合特征描述 | 第30-33页 |
2.2.1 特征选择 | 第30-31页 |
2.2.2 特征描述 | 第31-33页 |
2.3 多特征融合的算法描述 | 第33-35页 |
2.4 实验结果与分析 | 第35-40页 |
2.4.1 数据集 | 第35页 |
2.4.2 实验结果与分析 | 第35-40页 |
2.4.3 验证氨基酸背景频率 | 第40页 |
2.5 网络模块功能注释分析 | 第40-43页 |
2.6 算法识别实例分析 | 第43-44页 |
2.7 相似性度量u对实验性能的影响 | 第44-46页 |
2.8 拓扑特征分析 | 第46页 |
2.9 本章小结 | 第46-47页 |
第3章 结合拓扑和序列特征的有监督蛋白质复合物识别方法 | 第47-64页 |
3.1 引言 | 第47页 |
3.2 有监督的图聚类方法 | 第47-50页 |
3.3 方法描述 | 第50-53页 |
3.4 复合物预测实例 | 第53-54页 |
3.5 实验结果与分析 | 第54-58页 |
3.5.1 数据集 | 第54页 |
3.5.2 与其他方法的比较 | 第54-57页 |
3.5.3 功能富集度分析 | 第57-58页 |
3.6 氨基酸背景频率和支持向量机的有效性 | 第58-62页 |
3.6.1 氨基酸背景频率可以提高图聚类性能 | 第58页 |
3.6.2 SVM可以提高图聚类性能 | 第58-62页 |
3.7 约束指标λ对实验性能的影响 | 第62页 |
3.8 拓扑特征分析 | 第62页 |
3.9 本章小结 | 第62-64页 |
第4章 结合多数据源信息的有权图复合物识别方法 | 第64-82页 |
4.1 引言 | 第64页 |
4.2 有权图的复合物识别 | 第64-66页 |
4.2.1 基于基因本体的有权图构建 | 第64-66页 |
4.2.2 特征选择 | 第66页 |
4.3 算法描述 | 第66-68页 |
4.4 基于语义相似度的有权图识别复合物 | 第68-69页 |
4.4.1 实验数据及评测方法 | 第68页 |
4.4.2 实验结果与分析 | 第68-69页 |
4.5 基于置信度的有权图复合物识别 | 第69-75页 |
4.5.1 实验分析 | 第69-73页 |
4.5.2 算法在评测阈值t上的实验分析 | 第73-75页 |
4.6 融合语义相似性和置信度的有权图方法 | 第75-77页 |
4.7 三类有权图的识别方法比较 | 第77-79页 |
4.8 多数据源信息分析 | 第79页 |
4.9 本章小结 | 第79-82页 |
第5章 融合亚细胞空间信息的复合物识别方法 | 第82-98页 |
5.1 引言 | 第82-83页 |
5.2 亚细胞的空间信息描述 | 第83-84页 |
5.3 基于排序策略的复合物识别方法 | 第84-91页 |
5.3.1 拓扑和空间矩阵定义 | 第84页 |
5.3.2 空间密度 | 第84-85页 |
5.3.3 方法描述 | 第85-86页 |
5.3.4 实验结果与分析 | 第86-90页 |
5.3.5 算法识别的复合物实例及分析 | 第90-91页 |
5.4 基于融合策略的蛋白质复合物识别方法 | 第91-92页 |
5.4.1 实验说明 | 第91-92页 |
5.4.2 实验结果与分析 | 第92页 |
5.5 亚细胞空间信息分析 | 第92页 |
5.6 论文中四种研究方法的比较 | 第92-96页 |
5.7 本章小结 | 第96-98页 |
结论 | 第98-100页 |
参考文献 | 第100-111页 |
攻读博士学位期间发表的论文 | 第111-113页 |
致谢 | 第113-114页 |
个人简历 | 第114页 |