摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 课题研究背景 | 第10-13页 |
1.2 课题研究意义 | 第13-14页 |
1.3 论文的主要创新工作 | 第14页 |
1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
第二章 相关理论研究基础 | 第16-24页 |
2.1 蛋白质基础理论 | 第16-17页 |
2.2 蛋白质相互作用识别方法 | 第17-19页 |
2.2.1 基于实验的蛋白质相互作用鉴定方法 | 第17-18页 |
2.2.2 基于计算的蛋白质相互作用的鉴定方法 | 第18-19页 |
2.3 蛋白质网络相关理论 | 第19-21页 |
2.3.1 蛋白质网络的节点度分布特性 | 第20页 |
2.3.2 蛋白质网络的小世界特性 | 第20-21页 |
2.3.3 蛋白质网络的簇结构特性 | 第21页 |
2.3.4 蛋白质网络的稳健性和脆弱性 | 第21页 |
2.4 蛋白质相关数据库介绍 | 第21-23页 |
2.4.1 DIP数据库 | 第22页 |
2.4.2 MIPS数据库 | 第22-23页 |
2.4.3 PDB数据库 | 第23页 |
2.4.4 SCOP数据库 | 第23页 |
2.4.5 BIND数据库 | 第23页 |
2.5 本章小结 | 第23-24页 |
第三章 蛋白质复合物挖掘的相关性研究 | 第24-30页 |
3.1 基于传统图理论的蛋白质复合物挖掘算法 | 第24-27页 |
3.1.1 谱聚类算法 | 第24页 |
3.1.2 基于图划分聚类算法 | 第24-25页 |
3.1.3 基于密度的局部搜索算法 | 第25-26页 |
3.1.4 基于层次聚类的算法 | 第26-27页 |
3.2 基于多元信息融合的蛋白质复合物挖掘算法 | 第27-28页 |
3.3 基于统计推断的蛋白质复合物挖掘算法 | 第28-29页 |
3.4 本章小结 | 第29-30页 |
第四章 基于亲和度模型和团扩展的蛋白质复合物识别算法 | 第30-46页 |
4.1 引言 | 第30-31页 |
4.2 蛋白质复合物模型及相关定义 | 第31-34页 |
4.2.1 蛋白质相互作用数据集及蛋白质复合物数据集 | 第31-32页 |
4.2.2 蛋白质亲和度系数模型 | 第32-33页 |
4.2.3 蛋白质亲复合物和度扩展模型 | 第33-34页 |
4.3 算法介绍 | 第34-37页 |
4.4 实验结果与分析 | 第37-45页 |
4.4.1 参数对网络的影响 | 第38-39页 |
4.4.2 参数对算法识别结果的影响 | 第39-40页 |
4.4.3 识别蛋白质复合物的有效性分析 | 第40-42页 |
4.4.4 识别蛋白质复合物的功能富集性分析 | 第42-43页 |
4.4.5 识别算法的召回率和准确率分析 | 第43-45页 |
4.5 本章小结 | 第45-46页 |
第五章 基于亲和度模型和多层次种子扩展的蛋白质复合物识别算法 | 第46-62页 |
5.1 引言 | 第46-47页 |
5.2 蛋白质复合物模型及相关定义 | 第47-49页 |
5.2.1 蛋白质种子选取模型 | 第47页 |
5.2.2 多层次亲和度扩展模型 | 第47-49页 |
5.3 算法介绍 | 第49-52页 |
5.4 实验结果与分析 | 第52-60页 |
5.4.1 参数对算法识别结果的影响 | 第52-54页 |
5.4.2 识别蛋白质复合物的有效性分析 | 第54-57页 |
5.4.3 识别蛋白质复合物的功能富集性分析 | 第57-59页 |
5.4.4 识别算法的召回率和准确率分析 | 第59-60页 |
5.5 本章小结 | 第60-62页 |
第六章 基于关键节点的多条件融合扩展模型的蛋白质复合物挖掘算法 | 第62-73页 |
6.1 引言 | 第62-63页 |
6.2 蛋白质复合物模型及相关定义 | 第63-64页 |
6.2.1 蛋白质种子选取模型 | 第63-64页 |
6.2.2 相关定义 | 第64页 |
6.3 算法介绍 | 第64-66页 |
6.4 实验结果与分析 | 第66-72页 |
6.5 本章小结 | 第72-73页 |
第七章 总结与展望 | 第73-76页 |
7.1 主要贡献和创新点 | 第73-74页 |
7.2 研究展望 | 第74-76页 |
致谢 | 第76-78页 |
参考文献 | 第78-88页 |
攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第88页 |