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蛋白质相互作用网络中复合物识别算法研究

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

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