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基于网络整合的复合功能模块挖掘算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 功能模块第12页
        1.2.2 生物网络功能模块挖掘方法研究第12-13页
        1.2.3 整合多种网络数据的模块挖掘方法研究第13-14页
    1.3 本文主要工作第14-15页
    1.4 本文组织结构第15-17页
第2章 生物网络功能模块挖掘算法第17-24页
    2.1 引言第17-18页
    2.2 单一网络功能模块挖掘算法第18-21页
        2.2.1 蛋白质相互作用网络中模块挖掘算法第18-20页
        2.2.2 转录调控网络中模块挖掘算法第20-21页
    2.3 融合转录调控关系和蛋白质相互作用的模块挖掘方法第21-23页
        2.3.1 基于motif挖掘复合功能模块第21-22页
        2.3.2 基于拓扑和多元信息挖掘复合功能模块第22-23页
    2.4 小结第23-24页
第3章 基于共调控密度的复合功能模块挖掘算法第24-39页
    3.1 引言第24页
    3.2 相关定义第24-26页
        3.2.1 蛋白质相互作用网络和转录调控网络图定义第24-25页
        3.2.2 网络整合第25页
        3.2.3 复合功能模块第25页
        3.2.4 共调控密度第25-26页
    3.3 CRMD算法描述第26-29页
    3.4 实验数据与结果分析第29-38页
        3.4.1 实验数据第29页
        3.4.2 实验方法第29-31页
        3.4.3 实验结果第31-38页
    3.5 小结第38-39页
第4章 基于C-pair的复合功能模块挖掘算法第39-54页
    4.1 引言第39页
    4.2 相关定义第39-40页
        4.2.1 C-pair第39-40页
        4.2.2 局部转录调控密度第40页
        4.2.3 蛋白质相互作用密度第40页
    4.3 CPCRM算法描述第40-42页
    4.4 实验数据与方法第42-43页
        4.4.1 实验数据第42页
        4.4.2 验证方法第42-43页
    4.5 实验结果与分析第43-52页
        4.5.1 酵母数据集结果分析第43-49页
        4.5.2 人类数据集结果分析第49-51页
        4.5.3 阈值分析第51-52页
    4.6 小结第52-54页
结论第54-56页
参考文献第56-62页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文第62-63页
附录B 攻读学位期间参加的科研项目第63-64页
致谢第64页

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