| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-26页 |
| ·大规模蛋白质相互作用研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| ·蛋白质相互作用网络研究现状及发展趋势 | 第9-16页 |
| ·蛋白质相互作用的生物信息学 | 第16-26页 |
| 第二章 本文的研究方法及主要技术 | 第26-34页 |
| ·蛋白质相互作用功能预测的一般方法 | 第26-29页 |
| ·聚类算法及聚类算法预测蛋白质功能的地位和作用 | 第29-30页 |
| ·研究蛋白质相互作用的主要技术介绍 | 第30-32页 |
| ·主要研究内容和创新 | 第32-34页 |
| 第三章 基于互作网络的蛋白质功能预测 | 第34-64页 |
| ·简介 | 第34-35页 |
| ·基于蛋白质相互作用网络利用生物信息学预测方法 | 第35-40页 |
| ·直接注释方法 | 第36-38页 |
| ·基于模块的方法 | 第38-40页 |
| ·蛋白质相互作用网络功能预测与设计 | 第40-45页 |
| ·蛋白质相互作用网络及其构建 | 第40页 |
| ·蛋白质相互作用网络比较分析研究 | 第40-41页 |
| ·蛋白质相互作用网络功能预测的分析和研究 | 第41-42页 |
| ·利用蛋白质相互作用网络预测功能中存在的困难和挑战 | 第42-45页 |
| ·蛋白质相互作用网络聚类算法 | 第45-64页 |
| ·聚类准则函数的基本情况介绍 | 第45-47页 |
| ·传统的聚类算法 | 第47-51页 |
| ·基于划分的聚类方法 | 第47-49页 |
| ·基于层次的聚类方法 | 第49-50页 |
| ·基于密度的聚类方法 | 第50页 |
| ·基于网络的聚类方法 | 第50页 |
| ·基于模型的聚类方法 | 第50-51页 |
| ·新的聚类方法 | 第51-54页 |
| ·谱聚类方法 | 第51-52页 |
| ·信息流模拟聚类方法 | 第52-53页 |
| ·整体聚类方法 | 第53-54页 |
| ·基于改进的AAMV的K-means聚类算法分析与设计 | 第54-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第四章 蛋白质相互作用网络设计与实现 | 第64-75页 |
| ·实验设计 | 第65-66页 |
| ·实验实现 | 第66-67页 |
| ·实验结果与总结 | 第67-72页 |
| ·利用基于算术平均最小值的K-means 聚类算法进行聚类的结果 | 第67-70页 |
| ·利用Maryland Bridge 方法进行聚类的结果 | 第70-71页 |
| ·利用Korbel 方法进行聚类的结果 | 第71-72页 |
| ·实验结果及分析比较 | 第72-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
