| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 课题研究的目的与意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第15页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 Cytoscape的架构 | 第17-26页 |
| 2.1 Cytoscape的核心模块 | 第18-22页 |
| 2.2 Cytoscape的技术基础 | 第22-25页 |
| 2.2.1 Maven | 第22页 |
| 2.2.2 Git | 第22-23页 |
| 2.2.3 OSGi | 第23-25页 |
| 2.3 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 可视化插件的详细设计 | 第26-44页 |
| 3.1 插件的设计原理 | 第26页 |
| 3.2 插件功能设计 | 第26-27页 |
| 3.3 数据格式要求 | 第27页 |
| 3.4 聚类算法选择 | 第27-28页 |
| 3.5 插件布局设计 | 第28-29页 |
| 3.6 数据源 | 第29-30页 |
| 3.7 数据处理 | 第30-33页 |
| 3.8 数据字典 | 第33-35页 |
| 3.9 MCODE算法解读 | 第35-39页 |
| 3.9.1 MCODE算法简介 | 第35-36页 |
| 3.9.2 MCODE算法步骤 | 第36-39页 |
| 3.10 MCL算法解读 | 第39-43页 |
| 3.10.1 马尔科夫链 | 第39-40页 |
| 3.10.2 MCL算法步骤 | 第40-42页 |
| 3.10.3 MCL算法的收敛性简析和结果简析 | 第42-43页 |
| 3.11 小结 | 第43-44页 |
| 第4章 可视化插件的实现 | 第44-66页 |
| 4.1 插件中使用的服务和自定义的类 | 第44-46页 |
| 4.2 MCODE算法的实现 | 第46-50页 |
| 4.2.1 MCODE算法寻找Highest-Kcore的实现 | 第46-47页 |
| 4.2.2 MCODE算法网络结点归类的实现 | 第47-48页 |
| 4.2.3 MCODE算法时间复杂度分析 | 第48页 |
| 4.2.4 MCODE算法实现效果 | 第48-50页 |
| 4.3 MCL算法的实现 | 第50-56页 |
| 4.3.1 MCL算法中的矩阵相乘 | 第50-52页 |
| 4.3.2 斯特拉森矩阵相乘法在MCL应用中的调整 | 第52页 |
| 4.3.3 MCL算法中矩阵各列值过滤 | 第52-55页 |
| 4.3.4 MCL算法的整体实现 | 第55页 |
| 4.3.5 MCL算法实现效果 | 第55-56页 |
| 4.4 MCODE算法和MCL算法对同一个网络的聚类结果比较 | 第56-57页 |
| 4.5 聚类簇与基因、药物、疾病网络匹配及可视化 | 第57-62页 |
| 4.5.1 聚类簇与基因、药物、疾病网络匹配的实现 | 第57-58页 |
| 4.5.2 聚类簇匹配结果可视化 | 第58-60页 |
| 4.5.3 结点查询结果可视化 | 第60-61页 |
| 4.5.4 单个结点信息查询结果展示 | 第61-62页 |
| 4.6 插件评估 | 第62-64页 |
| 4.6.1 MCODE算法运行时间评估 | 第62-63页 |
| 4.6.2 MCL算法运行时间评估 | 第63页 |
| 4.6.3 MCODE算法和MCL算法的运行时间比较 | 第63-64页 |
| 4.6.4 MCODE算法和MCL算法的运行内存比较 | 第64页 |
| 4.7 小结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录A(攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录) | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
