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面向生化网络的计算技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-28页
   ·课题背景第12-16页
     ·系统生物学的提出第12-13页
     ·系统生物学的方法学第13-15页
     ·研究意义第15-16页
   ·本文的研究思路及研究内容第16-24页
     ·当前研究进展第16-20页
     ·研究的主要步骤第20-22页
     ·主要研究内容和创新点第22-24页
   ·本文的内容安排第24-26页
   ·本章小结第26-28页
第二章 相关概念和背景知识介绍第28-38页
   ·生物数据库第28-29页
     ·KEGG第28页
     ·Biocyc第28页
     ·GenBank第28-29页
     ·ExPASY第29页
   ·生物数据标准第29-32页
     ·SBML第30-31页
     ·BiOPAX第31-32页
     ·PSI-MI第32页
   ·生化网络的表示第32-34页
   ·生化动力学仿真第34-35页
   ·Agent及其技术第35-37页
     ·Agent定义第35-36页
     ·Agent体系结构第36-37页
     ·多Agent技术第37页
   ·本章小结第37-38页
第三章 生物数据整合方法研究第38-58页
   ·引言第38-43页
     ·生物数据整合的复杂性第39-40页
     ·相关工作和主要研究进展第40-41页
     ·存在的问题以及本文的方法第41-43页
   ·BioDB的体系构架第43-45页
   ·BioDB:以生物Pathway模型为中心的数据整合系统第45-57页
     ·以摸型为中心的数据整合第45-47页
     ·语义整合第47-50页
     ·BioDB系统实现第50-53页
     ·整合结果和实验分析第53-57页
   ·本章小结第57-58页
第四章 生物数据整合应用研究第58-78页
   ·Biobridge:跨越不同的生物数据标准第58-68页
     ·常用的生物数据标准第58-59页
     ·Pathway数据第59-62页
     ·现有方法和工具第62-63页
     ·整体构架第63-66页
     ·映射(Map)规则库和实验分析第66-68页
   ·基于web缓存的LinkDB第68-77页
     ·Web缓存背景第68-69页
     ·研究进展和存在的问题第69-70页
     ·Web缓存问题描述第70-71页
     ·基于有限记忆多LRU的web缓存替换算法第71-75页
     ·实验分析第75-77页
   ·本章小结第77-78页
第五章 基于Agent技术的生化网络建模方法研究第78-106页
   ·引言第78-84页
     ·现有建模仿真算法的研究进展第79-82页
     ·本文的方法第82-84页
   ·基于agent技术研究生化网络的体系结构第84-86页
   ·在分子尺度上基于agent建模(ABMMS)第86-104页
     ·算法体系构架第86-87页
     ·从SBML构建基于agent的模型第87-90页
     ·数理基础第90-96页
     ·实验分析与讨论第96-104页
   ·本章小结第104-106页
第六章 基于Agent技术的生化网络仿真技术研究第106-120页
   ·引言第106-107页
   ·Gillespie的SSA算法第107-110页
     ·化学主方程(CME)第107-108页
     ·Gillespie的随机仿真算法(SSA)第108-110页
   ·分布式随机仿真算法(DSSA)第110-116页
     ·并行化结构第110-111页
     ·实现方法第111-112页
     ·利用有效的存储结构最小化子系统的通信第112-114页
     ·粒度分析第114-116页
   ·实验分析第116-118页
   ·本章结论第118-120页
第七章 结论第120-124页
   ·本文的主要研究成果与创新之处第120-121页
   ·后续的主要工作第121-122页
   ·结束语第122-124页
参考文献第124-136页
致谢第136-138页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第138-139页

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