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基于蛋白质亲和密度扩展的蛋白质复合物挖掘

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

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