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蛋白质网络模块结构识别算法研究

作者简介第1-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-28页
   ·研究背景第12-18页
     ·蛋白质网络第12-14页
     ·蛋白质网络计算分析第14-18页
   ·研究意义第18-19页
   ·相关研究工作第19-24页
     ·基于层次聚类的算法第19-21页
     ·基于图划分的聚类算法第21-22页
     ·基于密度的聚类算法第22-23页
     ·基于网络比对算法第23页
     ·其他聚类算法第23-24页
   ·本文主要研究工作第24-25页
   ·本文的组织结构第25-28页
第二章 基于GN和MCODE组合算法识别蛋白质复合体第28-40页
   ·相关定义第28-30页
     ·蛋白质网络的图表示第28-29页
     ·模块结构过滤标准第29-30页
   ·组合算法CMG第30-32页
     ·MCODE和GN算法分析第30-31页
     ·组合算法CMG第31-32页
   ·实验结果与分析第32-38页
     ·实验数据第32-33页
     ·CMG算法结果评估第33-35页
     ·CMG与MCODE和GN算法比较第35-37页
     ·参数对聚类结果的影响第37-38页
   ·本章小结第38-40页
第三章 基于局部密度和随机游走识别蛋白质复合体算法第40-52页
   ·相关定义第40-42页
     ·图的相关定义第40-41页
     ·蛋白质复合体评估标准第41-42页
   ·基于局部密度和随机游走算法LDRM第42-45页
     ·挖掘蛋白质复合体的核第42-43页
     ·形成核-附件结构蛋白质复合体第43-45页
   ·实验结果和分析第45-49页
     ·实验数据第45页
     ·查全率和查准率分析第45-46页
     ·基因匹配率和p-value分析第46页
     ·敏感性、阳性预测值和准确性分析第46-47页
     ·复合体实例分析第47-49页
     ·有权图中的比较分析第49页
   ·本章小结第49-52页
第四章 基于最大频繁模式识别蛋白质复合体算法第52-64页
   ·相关定义第53-54页
     ·蛋白质候选核第53页
     ·蛋白质复合体评估标准第53-54页
   ·基于最大频繁模式算法CCIMFP第54-58页
     ·识别蛋白质复合体的核第55-56页
     ·形成核-附件结构蛋白质复合体第56-58页
   ·实验结果和分析第58-62页
     ·实验数据第58页
     ·结果比较及分析第58-61页
     ·蛋白质复合体功能分析第61-62页
   ·本章小结第62-64页
第五章 基于度分布的层次凝聚算法识别蛋白质复合体第64-78页
   ·模块衡量标准第64页
   ·层次凝聚算法ADHAC第64-66页
     ·基于度分布定义功能模块第64-65页
     ·定量函数AVGD第65页
     ·层次凝聚算法ADHAC第65-66页
   ·实验结果与分析第66-77页
     ·实验数据第66-67页
     ·与MIPS和GO数据库中已知蛋白质复合体比较第67-72页
     ·无权网络中算法比较及分析第72-73页
     ·有权网路中算法比较及分析第73-77页
     ·参数ω对聚类结果的影响第77页
   ·本章小结第77-78页
第六章 复杂网络模块划分评价函数第78-92页
   ·度模块性函数DQ定义第79-80页
   ·DQ改进模块性Q的分解极限第80-83页
     ·DQ分解完全连通图第80-81页
     ·DQ分解完全连通图环网络第81-82页
     ·DQ分解不同规模完全连通图第82-83页
   ·实验结果与分析第83-90页
     ·人工网络第83-84页
     ·Zachary跆拳道俱乐部网络第84-85页
     ·足球俱乐部网络第85-86页
     ·蛋白质网络第86-90页
   ·本章小结第90-92页
第七章 结束语第92-96页
   ·总结第92-93页
   ·展望第93-96页
致谢第96-98页
参考文献第98-112页
攻读博士学位期间的研究成果第112-113页
 学术论文第112页
 参加研究的科研项目第112-113页

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