| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-14页 |
| 1.1 国内外研究现状 | 第11页 |
| 1.2 问题的提出及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 论文结构和章节安排 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 社区发现及网络医学相关研究 | 第14-24页 |
| 2.1 社区发现研究现状 | 第14-16页 |
| 2.1.1 社区发现定义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 社区发现算法总结 | 第15页 |
| 2.1.3 医学网络中常用的社区发现方法 | 第15-16页 |
| 2.2 基于模块度的社区发现常用算法 | 第16-19页 |
| 2.2.1 模块度的定义 | 第16-17页 |
| 2.2.2 模块度优化算法 | 第17-19页 |
| 2.3 医学网络相关研究 | 第19-22页 |
| 2.3.1 人类疾病网络 | 第19-21页 |
| 2.3.2 GO富集分析 | 第21-22页 |
| 2.3.3 网络拓扑特性 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 疾病分类相关拓扑模块的功能同质性分析 | 第24-50页 |
| 3.1 数据来源及其整理 | 第24-28页 |
| 3.1.1 疾病与基因之间的关系 | 第24-25页 |
| 3.1.2 基因与基因之间的关系 | 第25-26页 |
| 3.1.3 基于人类互作网络的BGLL社区划分 | 第26-28页 |
| 3.1.4 拓扑模块的GO富集分析 | 第28页 |
| 3.2 有病/无病分类与人类互作网络拓扑模块的同质性分析 | 第28-40页 |
| 3.2.1 有病/无病分类与人类互作网络拓扑模块关系的建立 | 第29-31页 |
| 3.2.2 高致病拓扑模块的GO富集分析 | 第31-36页 |
| 3.2.3 低致病拓扑模块的GO富集分析 | 第36-39页 |
| 3.2.4 较高与较低致病拓扑模块的功能比较 | 第39-40页 |
| 3.3 疾病分类的功能同质性分析 | 第40-49页 |
| 3.3.1 疾病分类的GO富集分析 | 第40-47页 |
| 3.3.2 高致病拓扑模块与疾病分类的关系 | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 基于介数中心性的拓扑模块功能同质性分析 | 第50-62页 |
| 4.1 介数中心性 | 第50-52页 |
| 4.1.1 介数中心性的定义 | 第50-51页 |
| 4.1.2 有效计算介数中心数的研究简介 | 第51-52页 |
| 4.1.3 介数中心性应用于人类互作网络 | 第52页 |
| 4.2 介数中心性的实验结果分析 | 第52-58页 |
| 4.2.1 拓扑模块的介数中心性的值分布 | 第53-55页 |
| 4.2.2 介数中心性特殊值模块的分析 | 第55-57页 |
| 4.2.3 介数中心性特殊值与疾病分类的关系 | 第57-58页 |
| 4.3 其他拓扑性质的功能同质性分析 | 第58-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简历及攻读硕士 /博士学位期间取得的研究成果 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |