| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究的难点 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 第2章 计算miRNA、微生物和疾病自身的相似性矩阵 | 第14-26页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 本文所选的生物标志物与疾病的关系 | 第14-17页 |
| 2.2.1 MicroRNA | 第14-15页 |
| 2.2.2 微生物 | 第15页 |
| 2.2.3 MicroRNA、微生物与疾病的相互关系 | 第15-17页 |
| 2.3 国内外研究现状及其存在的问题 | 第17-19页 |
| 2.4 数据集的获取与整理 | 第19-21页 |
| 2.4.1 MiRNA与疾病已知关联关系对 | 第19-20页 |
| 2.4.2 MeSH数据库 | 第20-21页 |
| 2.4.3 微生物与疾病已知关联关系对 | 第21页 |
| 2.4.4 其他相关数据库和工具的介绍 | 第21页 |
| 2.5 MiRNA、微生物与疾病的自身类似性计算 | 第21-25页 |
| 2.5.1 MiRNA功能类似性矩阵 | 第21-22页 |
| 2.5.2 疾病语义类似性 | 第22-23页 |
| 2.5.3 高斯作用谱核相似性 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 MiRNA与疾病关联关系预测模型PBMDA | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 PBMDA的设计原理与实现 | 第26-30页 |
| 3.2.1 构建双色异构的计算网络 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于路径的大规模计算预测模型 | 第28-30页 |
| 3.3 PBMDA计算模型的结果分析 | 第30-39页 |
| 3.3.1 留一交叉验证 | 第30-31页 |
| 3.3.2 五折交叉验证 | 第31-32页 |
| 3.3.3 参数调整效果分析 | 第32-34页 |
| 3.3.4 案例分析 | 第34-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 微生物与疾病关联关系预测模型LRLSHMDA | 第40-48页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 LRLSHMDA的设计原理与实现 | 第40-42页 |
| 4.3 LRLSHMDA模型的结果分析 | 第42-47页 |
| 4.3.1 留一交叉验证 | 第43页 |
| 4.3.2 五折交叉验证 | 第43-44页 |
| 4.3.3 案例分析 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 工作总结 | 第48-49页 |
| 5.2 工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第60页 |
