| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景 | 第10-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究目的和意义 | 第14页 |
| ·本文主要的内容 | 第14-16页 |
| 第2章 蛋白质交互模块相关识别算法研究概述 | 第16-19页 |
| ·蛋白质交互模块相关识别算法起源 | 第16页 |
| ·蛋白质交互模块相关识别算法分类 | 第16-17页 |
| ·现有算法的局限性 | 第17-18页 |
| ·本文工作优势 | 第18-19页 |
| 第3章 基于节点展开模型蛋白质交互模块识别算法设计实现 | 第19-29页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·算法思想 | 第19-21页 |
| ·模型及相关定义 | 第19-20页 |
| ·算法流程 | 第20-21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21-27页 |
| ·参数设置实验 | 第21-23页 |
| ·Gene Ontology Enrichment | 第23-26页 |
| ·KEGG Pathway Enrichment | 第26-27页 |
| ·结论 | 第27-29页 |
| 第4章 基于网络拓扑信息蛋白质交互模块识别算法设计实现 | 第29-39页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·算法思想 | 第29-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-38页 |
| ·Recall，Precision，F-measure 及 Coverage rate 评价 | 第32-34页 |
| ·参数设置实验 | 第34-35页 |
| ·Gene Ontology Enrichment | 第35-37页 |
| ·KEGG Pathway Enrichment | 第37-38页 |
| ·结论 | 第38-39页 |
| 第5章 基于云计算蛋白质交互模块并行识别算法设计实现 | 第39-54页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·算法思想 | 第39-49页 |
| ·点的直接邻居集合 | 第40-42页 |
| ·计算网络中边的权值 | 第42-44页 |
| ·计算网络中节点的权值 | 第44-45页 |
| ·统计节点的二级邻居集合 | 第45-48页 |
| ·交互模块并行扩展过程 | 第48-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-52页 |
| ·加速比实验 | 第49-50页 |
| ·F-measure 和 Coverage rate 评价 | 第50-52页 |
| ·Gene Ontology Enrichment | 第52页 |
| ·结论 | 第52-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
