摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
第1章 绪论 | 第16-24页 |
1.1 研究背景与意义 | 第16-18页 |
1.2 国内外研究现状 | 第18-20页 |
1.2.1 结构网络模体发现算法 | 第18-19页 |
1.2.2 生物网络模体发现算法 | 第19-20页 |
1.2.3 概率网络模体发现算法 | 第20页 |
1.3 本文主要工作及贡献 | 第20-22页 |
1.4 论文组织结构 | 第22-24页 |
第2章 图论相关基础与网络模体发现基本问题 | 第24-34页 |
2.1 图论相关基础 | 第24-27页 |
2.2 网络模体的定义 | 第27-33页 |
2.2.1 随机网络模型 | 第28-30页 |
2.2.2 子图枚举 | 第30页 |
2.2.3 子图同构 | 第30-31页 |
2.2.4 网络模体统计意义评价 | 第31-33页 |
2.3 本章小结 | 第33-34页 |
第3章 基于整数组合和模式增长的模体发现算法 | 第34-56页 |
3.1 引言 | 第34-35页 |
3.2 相关工作 | 第35-36页 |
3.3 基于整数组合的子树枚举和统计算法 | 第36-46页 |
3.3.1 问题描述 | 第36-37页 |
3.3.2 子树枚举 | 第37-40页 |
3.3.3 子树分类 | 第40-46页 |
3.3.4 MTMO算法并行化 | 第46页 |
3.3.5 子树枚举算法时间复杂度分析 | 第46页 |
3.4 基于模式增长的非树型子图的查找 | 第46-47页 |
3.5 实验及结果分析 | 第47-55页 |
3.5.1 实验数据和平台 | 第47-48页 |
3.5.2 标记根树对性能的影响 | 第48-49页 |
3.5.3 与G-Tries算法的比较 | 第49-50页 |
3.5.4 与MODA的比较 | 第50-52页 |
3.5.5 并行化的加速比 | 第52页 |
3.5.6 网络模体发现 | 第52-55页 |
3.6 本章小结 | 第55-56页 |
第4章 基于组合技术的子树枚举和统计算法 | 第56-72页 |
4.1 引言 | 第56页 |
4.2 相关工作 | 第56-57页 |
4.3 基于组合技术的子树枚举和统计算法 | 第57-65页 |
4.3.1 问题描述 | 第57-58页 |
4.3.2 子树统计 | 第58-63页 |
4.3.3 子树枚举 | 第63-64页 |
4.3.4 CombiMotif算法时间复杂度分析 | 第64-65页 |
4.4 实验及结果分析 | 第65-71页 |
4.4.1 与G-Tries、Color-coding算法的比较 | 第65-68页 |
4.4.2 与MODA、FASCIA算法的比较 | 第68-70页 |
4.4.3 多个蛋白质网络的比较 | 第70-71页 |
4.5 本章小结 | 第71-72页 |
第5章 整合拓扑属性和功能信息的生物模体识别算法 | 第72-86页 |
5.1 引言 | 第72页 |
5.2 相关工作 | 第72-73页 |
5.3 整合拓扑属性和功能信息的生物网络模体识别算法 | 第73-78页 |
5.3.1 边聚集系数 | 第74-75页 |
5.3.2 GO短语的语义相似性 | 第75-77页 |
5.3.3 蛋白质对的生物显著性值cp | 第77页 |
5.3.4 Ecc-GOSS算法描述 | 第77-78页 |
5.4 实验及结果分析 | 第78-85页 |
5.4.1 实验数据 | 第78页 |
5.4.2 评价方法 | 第78-80页 |
5.4.3 实验结果分析 | 第80-85页 |
5.5 本章小结 | 第85-86页 |
第6章 基于模体扩展和边聚集系数的关键蛋白质识别算法 | 第86-104页 |
6.1 引言 | 第86页 |
6.2 相关工作 | 第86-90页 |
6.2.1 基于网络拓扑特征的方法 | 第86-88页 |
6.2.2 整合网络拓扑特征和生物信息的方法 | 第88-90页 |
6.3 模体扩展模型 | 第90-91页 |
6.4 关键蛋白质识别算法ME | 第91页 |
6.5 关键蛋白质识别算法ME-ECC | 第91-92页 |
6.6 实验及结果分析 | 第92-103页 |
6.6.1 实验数据 | 第92-94页 |
6.6.2 评价方法 | 第94-95页 |
6.6.3 实验结果分析 | 第95-103页 |
6.7 本章小结 | 第103-104页 |
结论 | 第104-107页 |
参考文献 | 第107-117页 |
附录 A 攻读学位期间所发表的科研成果 | 第117-118页 |
附录 B 攻读学位期间所参加的科研项目 | 第118-119页 |
致谢 | 第119页 |