| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 概述 | 第9-14页 |
| 1.1 疾病基因预测的研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 疾病基因预测的国内外研究现状及发展动态 | 第10-12页 |
| 1.3 本文工作及论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 人类蛋白质网络的拓扑性质和算法的评价机制 | 第14-20页 |
| 2.1 人类蛋白质网络的拓扑性质 | 第14-17页 |
| 2.1.1 小世界特性 | 第14-15页 |
| 2.1.2 无标度性 | 第15-16页 |
| 2.1.3 功能模块性 | 第16-17页 |
| 2.2 算法的评价机制 | 第17-20页 |
| 2.2.1 ROC曲线 | 第17-18页 |
| 2.2.2 AUC | 第18-19页 |
| 2.2.3 Precision | 第19-20页 |
| 第3章 数据整理与分析 | 第20-26页 |
| 3.1 人类蛋白质相互作用网络 | 第20-22页 |
| 3.1.1 蛋白质相互作用的检测技术 | 第20-21页 |
| 3.1.2 人类蛋白质相互作用网络数据 | 第21-22页 |
| 3.1.3 人类蛋白质相互作用与疾病 | 第22页 |
| 3.2 肝癌基因 | 第22-26页 |
| 3.2.1 肝细胞癌 | 第22-24页 |
| 3.2.2 肝癌基因数据 | 第24页 |
| 3.2.3 肝癌基因在蛋白质网络中的拓扑性质 | 第24-26页 |
| 第4章 基于人类蛋白质相互作用网络拓扑相似度的肝癌基因预测 | 第26-44页 |
| 4.1 基于拓扑相似性指标的肝癌基因预测 | 第26-31页 |
| 4.1.1 节点的相似度 | 第26-29页 |
| 4.1.2 结果与分析 | 第29-31页 |
| 4.2 结合路径相似性指标与社团结构的肝癌基因预测 | 第31-44页 |
| 4.2.1 相似性算法的定义 | 第31-38页 |
| 4.2.2 结果与分析 | 第38-42页 |
| 4.2.3 讨论 | 第42-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-47页 |
| 5.1 总结 | 第44-45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第54页 |