基于关联紧密度的蛋白质网络挖掘算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·研究意义及现状 | 第11-14页 |
| ·基于图划分的聚类算法 | 第12页 |
| ·基于网络对比的聚类算法 | 第12页 |
| ·基于层次聚类的聚类算法 | 第12-14页 |
| ·本文的工作 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 蛋白质网络研究概述 | 第16-25页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·生物网络的特征 | 第17-19页 |
| ·蛋白质相关数据 | 第19-22页 |
| ·蛋白质互作用数据 | 第19-22页 |
| ·蛋白质表达谱数据 | 第22页 |
| ·数据转换 | 第22-23页 |
| ·疾病基因数据 | 第23-25页 |
| 第三章 基于关联紧密度的蛋白质网络挖掘算法 | 第25-40页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·基于关联紧密度的蛋白质网络挖掘算法CAD | 第26-31页 |
| ·关联紧密度策略的提出 | 第26-27页 |
| ·内部关联紧密度 | 第27-29页 |
| ·外部关联紧密度 | 第29-30页 |
| ·基于关联紧密度的蛋白质功能模块挖掘 | 第30-31页 |
| ·CAD算法在现实网络上的应用 | 第31-40页 |
| ·空手道俱乐部网络 | 第32-34页 |
| ·海豚生物关系网络 | 第34-37页 |
| ·美国大学橄榄球联盟 | 第37-40页 |
| 第四章 基于蛋白质相互作用网络的疾病基因预测 | 第40-55页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·CAD算法在蛋白质互作用网络上的挖掘 | 第40-41页 |
| ·蛋白质模块结构的生物意义验证 | 第41-48页 |
| ·精度分析 | 第41-42页 |
| ·GO语义相似性分析 | 第42-44页 |
| ·P-value值 | 第44-48页 |
| ·乳腺癌疾病基因预测 | 第48-55页 |
| ·乳腺癌疾病基因预测流程 | 第48-49页 |
| ·乳腺癌疾病相关蛋白质功能模块挖掘 | 第49-52页 |
| ·乳腺癌疾病基因预测与分析 | 第52-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-58页 |
| ·论文总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 在校期间发表的论文和参与的项目 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
