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基于蛋白质相互作用加权网络的关键蛋白质识别算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
目录第8-10页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-17页
    1.1 研究背景和意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 本文的主要研究内容第15-16页
    1.4 本文的结构安排第16-17页
第2章 关键蛋白质识别的相关研究第17-25页
    2.1 引言第17页
    2.2 基于序列信息的关键蛋白质识别第17-18页
    2.3 基于 PPI 网络拓扑的关键蛋白质识别第18-22页
        2.3.1 PPI 网络的图表示第18-19页
        2.3.2 基于节点拓扑中心性测度的方法第19-21页
        2.3.3 基于网络模块或边的方法第21-22页
    2.4 基于多特征融合的关键蛋白质识别第22-23页
    2.5 小结第23-25页
第3章 基于基因本体加权 PPI 网络识别关键蛋白质第25-38页
    3.1 引言第25-26页
    3.2 基于基因本体构建 PPI 加权网络第26-29页
        3.2.1 基因本体介绍第26-27页
        3.2.2 计算 GO 语义相似性第27-28页
        3.2.3 基于 GO 语义相似性构建 PPI 加权网络第28-29页
    3.3 关键蛋白质识别算法—GO_ELAC第29-31页
    3.4 数据集第31-32页
        3.4.1 基因本体数据集第31页
        3.4.2 关键蛋白质数据集第31-32页
        3.4.3 PPI 数据集第32页
    3.5 实验结果及分析第32-37页
        3.5.1 不同比例关键蛋白质预测准确率比较第32-33页
        3.5.2 统计指标分析第33-35页
        3.5.3 Jackknife 方法验证第35-36页
        3.5.4 识别关键蛋白质差异性分析第36-37页
    3.6 小结第37-38页
第4章 基于双权重 PPI 网络识别关键蛋白质第38-51页
    4.1 引言第38-39页
    4.2 基因表达数据介绍第39-40页
    4.3 基于基因表达数据的 PPI 相似性度量第40页
    4.4 关键蛋白质识别算法—PeGO第40-42页
    4.5 实验数据第42-43页
    4.6 实验结果及分析第43-50页
        4.6.1 不同比例关键蛋白质预测准确率比较第43-45页
        4.6.2 统计指标分析第45-46页
        4.6.3 Jackknife 方法验证第46-49页
        4.6.4 识别关键蛋白质差异性分析第49-50页
    4.7 小结第50-51页
结论第51-54页
参考文献第54-61页
附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文第61-62页
附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目第62-63页
致谢第63页

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