基于网络分析的蛋白质相互作用预测研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 蛋白质相互作用 | 第13-23页 |
| 2.1 蛋白质 | 第13-14页 |
| 2.2 蛋白质相互作用 | 第14页 |
| 2.3 蛋白质相互作用网络 | 第14-17页 |
| 2.4 蛋白质相互作用预测的生物实验方法 | 第17-18页 |
| 2.4.1 酵母双杂交技术 | 第17页 |
| 2.4.2 免疫共沉淀 | 第17页 |
| 2.4.3 蛋白质芯片 | 第17-18页 |
| 2.5 蛋白质相互作用预测的计算方法 | 第18-20页 |
| 2.5.1 基于基因组信息的方法 | 第18页 |
| 2.5.2 基于进化信息的方法 | 第18-19页 |
| 2.5.3 基于文本挖掘的方法 | 第19页 |
| 2.5.4 基于序列的方法 | 第19页 |
| 2.5.5 基于蛋白质三维结构的方法 | 第19-20页 |
| 2.6 图的基本理论 | 第20-22页 |
| 2.6.1 图的定义 | 第20-21页 |
| 2.6.2 图的矩阵表示 | 第21-22页 |
| 2.7 图论在生物学的应用 | 第22页 |
| 2.8 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于信息传播的蛋白质相互作用预测算法 | 第23-31页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 相关概念 | 第24-25页 |
| 3.3 算法的基本思想 | 第25-26页 |
| 3.4 算法框架 | 第26-27页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第27-30页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第27页 |
| 3.5.2 标准数据集的选取 | 第27-28页 |
| 3.5.3 结果分析 | 第28-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于社区挖掘的蛋白质相互作用预测算法 | 第31-43页 |
| 4.1 引言 | 第31-32页 |
| 4.2 相关概念 | 第32-36页 |
| 4.2.1 社区结构 | 第32-33页 |
| 4.2.2 无向图 | 第33页 |
| 4.2.3 模块度 | 第33-35页 |
| 4.2.4 数据预处理 | 第35-36页 |
| 4.3 算法框架 | 第36-38页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第38-39页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第39页 |
| 4.4.3 数据集 | 第39页 |
| 4.4.4 结果与分析 | 第39-41页 |
| 4.4.5 讨论 | 第41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 在线PIP系统的设计与开发 | 第43-59页 |
| 5.1 引言 | 第43页 |
| 5.2 相关技术介绍 | 第43-44页 |
| 5.3 PIP系统简介 | 第44页 |
| 5.4 系统的设计与实现 | 第44-51页 |
| 5.4.1 系统整体架构 | 第44-46页 |
| 5.4.2 数据录入 | 第46-48页 |
| 5.4.3 数据预处理 | 第48-50页 |
| 5.4.4 算法预测模块 | 第50页 |
| 5.4.5 图形化表示模块 | 第50-51页 |
| 5.5 服务端队列 | 第51-54页 |
| 5.5.1 链式队列 | 第51-53页 |
| 5.5.2 队列动态平衡 | 第53-54页 |
| 5.6 功能测试 | 第54-57页 |
| 5.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与参加的研究工作 | 第66-67页 |
