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蛋白质网络中复合物和功能模块挖掘算法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-27页
   ·蛋白质网络第12-18页
   ·课题的研究意义第18-19页
   ·相关研究工作第19-24页
     ·基于图划分的方法第20页
     ·基于密度的局部搜索方法第20-21页
     ·基于层次聚类的方法第21-23页
     ·其他方法第23-24页
   ·本文的主要研究内容第24-25页
   ·论文的结构第25-27页
第二章 蛋白质网络拓扑及可靠性分析第27-43页
   ·相关定义第27-29页
   ·蛋白质网络拓扑分析第29-38页
     ·蛋白质相互作用数据第29-30页
     ·网络直径和特征路径长度分析第30-31页
     ·节点度的分布特性第31-33页
     ·节点介数及与节点度的相关性分析第33-35页
     ·边介数和边间隔分析第35-37页
     ·聚集系数与模块化结构分析第37-38页
   ·蛋白质网络可靠性分析第38-42页
     ·蛋白质网络可靠性的评价指标第38-40页
     ·蛋白质网络可靠性分析第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第三章 基于极大团扩展的蛋白质复合物识别算法第43-60页
   ·极大团扩展模型第44页
   ·基于极大团扩展的算法 IPC-MCE第44-46页
   ·实验结果与分析第46-59页
     ·与MIPS数据库中的已知蛋白质复合物比较第47-50页
     ·与系统分析得到的已知蛋白质复合物比较第50-52页
     ·算法的特异性和敏感度第52-54页
     ·功能富集分析第54-59页
   ·本章小结第59-60页
第四章 基于距离测定的蛋白质复合物识别算法第60-83页
   ·蛋白质复合物模型及相关定义第61-65页
     ·已知蛋白质复合物拓扑分析第61-63页
     ·基于距离测定的蛋白质复合物扩充模型第63-65页
   ·基于距离测定的蛋白质复合物识别算法第65-68页
   ·实验结果与分析第68-82页
     ·参数设置对聚类结果的影响分析第68-72页
     ·与MIPS数据库中的已知蛋白质复合物比较第72-76页
     ·算法的特异性和敏感度第76-78页
     ·功能富集分析第78页
     ·健壮性分析第78-80页
     ·算法的运行效率分析第80-82页
   ·本章小结第82-83页
第五章 基于边聚集系数的快速层次聚类算法第83-101页
   ·层次聚类算法FAG-EC第83-87页
     ·边聚集系数的引入第83-85页
     ·量化定义功能模块第85-86页
     ·算法FAG-EC第86-87页
   ·加权层次聚类算法HC-Wpin第87-89页
     ·加权蛋白质网络第87-88页
     ·算法HC-Wpin第88-89页
   ·实验结果与分析第89-99页
     ·参数设置对聚类结果的影响第89-91页
     ·基于GO的P-value评估第91-96页
     ·查全率和查准率分析第96-98页
     ·算法的运行效率分析第98-99页
   ·本章小结第99-101页
第六章 识别交叠功能模块的算法OMFinder第101-116页
   ·中心性-致死性法则第101-102页
   ·算法OMFinder第102-107页
   ·实验结果与分析第107-112页
     ·识别交叠的网络功能模块第107-109页
     ·统计评估与功能注释第109-111页
     ·查全率和查准率分析第111-112页
   ·几种算法的比较分析第112-115页
   ·本章小结第115-116页
第七章 总结第116-121页
   ·主要贡献和创新点第116-118页
   ·展望第118-121页
参考文献第121-134页
致谢第134-135页
攻读博士学位期间主要的研究成果第135-136页

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