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基于代谢网络的功能模式发现及系统发生分析研究

作者简介第1-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-21页
   ·研究背景第11-12页
   ·代谢网络研究现状第12-17页
     ·代谢网络的拓扑特征第13-15页
     ·代谢网络的功能与进化性第15-16页
     ·代谢网络与系统发生分析第16-17页
   ·本文主要工作及结构安排第17-21页
     ·本文主要工作及创新第17-19页
     ·本文结构安排第19-21页
第二章 基于KEGG数据库的代谢网络重建第21-39页
   ·KEGG代谢网络数据库简介第21-26页
     ·KEGG/PATHWAY数据库第22-24页
     ·KEGG/LIGAND数据库第24-25页
     ·KEGG的文档组织结构第25-26页
   ·KEGG代谢网络的重建第26-35页
     ·图的相关定义第26-28页
     ·代谢网络重建问题第28-30页
     ·现有代谢网络重建方法的缺陷第30-32页
     ·重建酶图第32-33页
     ·重建化合物图第33-35页
   ·代谢网络的拓扑特征分析第35-38页
     ·代谢网络的度分布第35-36页
     ·代谢网络的小世界特性第36-37页
     ·代谢网络的模块化组织结构第37-38页
   ·小结第38-39页
第三章 基于环分布的功能模体发现算法第39-59页
   ·生物网络模体发现问题第39-42页
     ·基本概念和问题描述第39-40页
     ·随机网络的生成第40-41页
     ·子图挖掘第41-42页
     ·模体的统计意义评价第42页
   ·典型的模体发现算法第42-44页
     ·ESA算法第42-43页
     ·ESU算法第43-44页
   ·基于环分布的模体发现算法第44-50页
     ·相关定义第45-46页
     ·算法描述第46-49页
     ·与现有算法的比较第49-50页
   ·基于环分布的动态抽样算法第50-52页
     ·动态抽样规则描述第50-51页
     ·抽样概率确定第51页
     ·等价类子图频率估计及误差分析第51-52页
   ·实验结果与分析第52-57页
     ·子图搜索算法的速度比较第52-53页
     ·动态抽样算法的精度比较第53-54页
     ·频繁子图的挖掘结果第54-55页
     ·代谢网络模体实验结果第55-57页
   ·小结第57-59页
第四章 基于AP算法的同源功能模块挖掘方法第59-69页
   ·引言第59-60页
   ·问题描述与相关定义第60-62页
   ·同源功能模块挖掘算法第62-64页
     ·节点的同源相似度第62-63页
     ·网络的初始划分第63页
     ·模块的重叠扩展第63-64页
   ·实验结果与分析第64-68页
     ·参数选取第65-66页
     ·模块挖掘结果分析第66-68页
   ·小结第68-69页
第五章 基于核结构的系统发生树构建方法第69-93页
   ·系统发生分析概述第69-72页
     ·传统的系统发生分析第69-70页
     ·基于序列数据的系统发生分析第70-71页
     ·基于网络数据的系统发生分析第71-72页
   ·基于核结构的物种相似度计算方法第72-82页
     ·数据预处理第73页
     ·核部分相似性第73-75页
     ·非核部分子图的节点相似度定义第75-78页
     ·非核部分子图的相似度第78-82页
     ·物种间的代谢网络相似性第82页
   ·系统发生树构建及可靠性验证第82-86页
   ·实验结果与分析第86-91页
   ·小结第91-93页
第六章 结束语第93-95页
致谢第95-97页
参考文献第97-107页
附录A 本文所用到的物种列表第107-109页
附录B ExtKEGG重建的61个物种的代谢网络拓扑特征列表第109-111页
附录C 完全匹配模块列表第111-113页
攻读博士学位期间的研究成果第113页
 学术论文第113页
 参加研究的科研项目第113页

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