| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 共调控网络的构建 | 第14-15页 |
| 1.2.2 调控网络功能模块识别 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 共调控网络中功能模块识别算法概述 | 第18-27页 |
| 2.1 共调控网络描述 | 第18-20页 |
| 2.2 功能模块识别方法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基于网络拓扑特征的功能模块识别算法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 融合多源生物信息的功能模块识别算法 | 第22-23页 |
| 2.3 功能模块识别的评价指标 | 第23-26页 |
| 2.4 小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于非负矩阵分解的模块识别算法SNCoNMF | 第27-40页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 SNCoNMF算法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 非负矩阵分解 | 第29页 |
| 3.2.2 网络正则化约束 | 第29-30页 |
| 3.2.3 稀疏惩罚项 | 第30-31页 |
| 3.2.4 SNCoNMF算法描述及步骤 | 第31页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第31-39页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第31-33页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第33-39页 |
| 3.4 小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于节点关联度的模块识别算法NPWCN | 第40-53页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 NPWCN算法 | 第40-46页 |
| 4.2.1 节点关联度 | 第41-43页 |
| 4.2.2 构建带权共调控网络 | 第43-44页 |
| 4.2.3 线性模型识别关键调控子 | 第44页 |
| 4.2.4 NPWCN算法描述及步骤 | 第44-46页 |
| 4.3 实验及结果分析 | 第46-52页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第46-51页 |
| 4.3.2 参数分析 | 第51-52页 |
| 4.4 小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的科研成果 | 第62-63页 |
| 附录B 攻读学位期间所参加的科研项目 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |