基于蛋白质网络的人类遗传致病基因预测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·研究的目的与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第11-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-16页 |
| 第2章 基于网络的疾病基因预测方法分析 | 第16-23页 |
| ·概述 | 第16-19页 |
| ·致病基因预测的基本框架 | 第16页 |
| ·致病基因预测的性能评价 | 第16-18页 |
| ·网络和图论基本概念 | 第18-19页 |
| ·基于网络距离的方法 | 第19-21页 |
| ·依赖已知疾病基因 | 第20-21页 |
| ·不依赖已知疾病基因 | 第21页 |
| ·基于疾病表性相似性的网络方法 | 第21-22页 |
| ·疾病表型相似性的计算 | 第21-22页 |
| ·疾病表型相似性在基因预测中的应用 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 构建疾病基因网络 | 第23-31页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·人类遗传疾病表型相似度网络 | 第23-25页 |
| ·疾病的表型相似性 | 第23-25页 |
| ·基因网络 | 第25-28页 |
| ·人类基因编码的蛋白质数据库 | 第25-27页 |
| ·相互作用评分网络 | 第27-28页 |
| ·表型-基因关联网络 | 第28-29页 |
| ·多网络集成 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 多概率融合致病基因预测 | 第31-41页 |
| ·概述 | 第31页 |
| ·概率空间模型 | 第31-32页 |
| ·基本概念 | 第31-32页 |
| ·相互关联概率空间 | 第32-34页 |
| ·中心概率空间 | 第34-35页 |
| ·外形概率空间 | 第35-36页 |
| ·分析预测 | 第36-39页 |
| ·概率模型分析 | 第36-38页 |
| ·多概率融合预测 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 改进的回归分析预测 | 第41-48页 |
| ·概述 | 第41页 |
| ·生物假设分析 | 第41-43页 |
| ·使用过滤函数的回归分析预测 | 第43-45页 |
| ·评测分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
