海量药物数据的靶标关系预测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·计算机辅助药物设计 | 第10-11页 |
| ·海量数据处理技术 | 第11-13页 |
| ·国际主流药物数据库介绍 | 第13-14页 |
| ·网络药理学研究 | 第14-19页 |
| ·网络药理学概念及发展 | 第14-15页 |
| ·网络药理学的研究方法 | 第15页 |
| ·网络药理学药物设计技术 | 第15-18页 |
| ·网络药理学药物研究现状 | 第18-19页 |
| ·网络药理学药物研究存在的问题 | 第19页 |
| ·本文主要工作及结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 信息全面的药物生物化学信息库 | 第21-32页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·药物生物化学信息库设计 | 第21-27页 |
| ·信息库逻辑结构设计 | 第23-25页 |
| ·信息库功能设计 | 第25-27页 |
| ·药物生物化学信息库信息检索 | 第27-31页 |
| ·全文检索 | 第27-29页 |
| ·结构检索 | 第29-30页 |
| ·一般检索 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于混合相似度的药物靶标关系预测 | 第32-42页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·药物分子相似性计算 | 第33-35页 |
| ·混合相似度预测方法 | 第35-41页 |
| ·基于改进的HITS混合相似度预测方法 | 第35-37页 |
| ·基于药物节点与拓扑结构的混合相似度预测方法 | 第37-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第4章 实验及结果分析 | 第42-57页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·药物数据筛选 | 第42-44页 |
| ·基于Hadoop平台的预测方法的实现 | 第44-49页 |
| ·Hadoop平台的搭建 | 第44-45页 |
| ·文件系统及数据管理 | 第45-46页 |
| ·MapReduce编程模式下预测方法的实现 | 第46-49页 |
| ·交叉验证与影响因子训练 | 第49-51页 |
| ·交叉验证 | 第49-50页 |
| ·影响因子训练 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-55页 |
| ·Hadoop与单机环境运行效果对比分析 | 第51-52页 |
| ·预测方法结果分析 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·本文总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
