| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第14-18页 |
| 1.2.1 基于网络模型的方法 | 第14-16页 |
| 1.2.2 基于基因信息的方法 | 第16页 |
| 1.2.3 基于文本挖掘的方法 | 第16-17页 |
| 1.2.4 基于数据融合策略的方法 | 第17-18页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 相关理论与方法 | 第20-28页 |
| 2.1 “guilt-by-association”原则 | 第20-21页 |
| 2.2 组织特异性网络的构建方法 | 第21-23页 |
| 2.3 基于组织特异性的疾病基因排序方法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 改进的Katz度量方法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 BlockRank方法 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 疾病基因排序方法 | 第28-42页 |
| 3.1 传统方法使用的网络模型 | 第28-29页 |
| 3.2 组织特异网络模型 | 第29-31页 |
| 3.3 组织特异网络的构建 | 第31-35页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第31-33页 |
| 3.3.2 组织特异网络模型的构建 | 第33-35页 |
| 3.4 基于组织特异网络模型的随机游走方法 | 第35-41页 |
| 3.4.1 网络中概念的形式化描述 | 第35-37页 |
| 3.4.2 随机游走方法的目标函数 | 第37-39页 |
| 3.4.3 网络上的随机游走方法 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 实验仿真及结果分析 | 第42-54页 |
| 4.1 数据来源及说明 | 第42-43页 |
| 4.2 疾病基因排序结果及拓扑关系 | 第43-45页 |
| 4.3 算法效率与参数选择 | 第45-46页 |
| 4.4 算法验证和与比较 | 第46-51页 |
| 4.4.1 交叉验证 | 第46-47页 |
| 4.4.2 与其他方法的比较 | 第47-49页 |
| 4.4.3 在全局网络上的有效性分析 | 第49-51页 |
| 4.5 文献验证 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第54页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |