| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 基于生物实验的疾病关联miRNA识别 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于生物信息学的疾病关联miRNA预测 | 第14-16页 |
| 1.2.3 当前疾病关联miRNA预测中存在的挑战 | 第16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 疾病关联的miRNA预测的方法 | 第18-32页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 miRNA基础知识介绍 | 第18-21页 |
| 2.2.1 miRNA生物学背景 | 第18-19页 |
| 2.2.2 miRNA产生及其作用机制 | 第19-20页 |
| 2.2.3 miRNA的识别 | 第20-21页 |
| 2.2.4 miRNA与疾病关系 | 第21页 |
| 2.3 疾病关联miRNA相关数据库 | 第21-23页 |
| 2.4 miRNA相互作用网络构建方法 | 第23-25页 |
| 2.4.1 基于miRNA靶基因的miRNA网络 | 第23-24页 |
| 2.4.2 基于miRNA相关疾病语义信息的miRNA网络 | 第24-25页 |
| 2.5 疾病相似性网络构建方法 | 第25-26页 |
| 2.6 预测算法 | 第26-30页 |
| 2.6.1 支持向量机 | 第27-29页 |
| 2.6.2 带重启的随机游走算法(Randomwalkwithrestart) | 第29-30页 |
| 2.7 模型的评估 | 第30页 |
| 2.8 小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于全局相似性的疾病关联miRNA预测 | 第32-44页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 数据预处理 | 第32-34页 |
| 3.2.1 miRNA-疾病关联信息预处理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 其他数据预处理 | 第33-34页 |
| 3.3 基于全局相似性的疾病关联miRNA预测 | 第34-36页 |
| 3.3.1 miRNA相似性网络及疾病相相似性网络的构建 | 第34页 |
| 3.3.2 图拉普拉斯得分的计算 | 第34-35页 |
| 3.3.3 miRNA-疾病关联得分计算 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第36-43页 |
| 3.4.1 留一交叉验证 | 第36页 |
| 3.4.2 新miRNA-疾病关系及孤立疾病-miRNA关系预测 | 第36-37页 |
| 3.4.3 参数选择及其对算法性能的影响 | 第37-38页 |
| 3.4.4 相关方法比较 | 第38-40页 |
| 3.4.5 新验证框架下的留一交叉验证 | 第40-41页 |
| 3.4.6 实例研究 | 第41-43页 |
| 3.5 小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于信息扩散的疾病关联miRNA预测 | 第44-59页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 数据预处理 | 第44页 |
| 4.3 基于信息扩散的疾病关联miRNA预测 | 第44-49页 |
| 4.3.1 miRNA相似性网络的构建 | 第44-45页 |
| 4.3.2 疾病相似网络的构建 | 第45-46页 |
| 4.3.3 基于miRNA相似网络的疾病关联miRNA预测 | 第46-48页 |
| 4.3.4 基于疾病相似网络的疾病关联miRNA预测 | 第48-49页 |
| 4.3.5 疾病关联miRNA预测优化函数 | 第49页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第49-56页 |
| 4.4.1 算法性能评估 | 第49页 |
| 4.4.2 新miRNA-疾病关系及孤立疾病-miRNA关系预测 | 第49-51页 |
| 4.4.3 参数选择及其对算法性能影响 | 第51-52页 |
| 4.4.4 相关方法比较 | 第52-54页 |
| 4.4.5 新验证框架下的留一交叉验证 | 第54-55页 |
| 4.4.6 实例研究 | 第55-56页 |
| 4.5 NDBM与NetGS比较分析 | 第56-58页 |
| 4.6 小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文及所参加项目 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
