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基于网络模型的基因相关预测问题算法研究

作者简介第1-4页
摘要第4-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-21页
   ·研究背景第11-12页
   ·研究进展第12-17页
     ·生物网络及其拓扑结构分析第13-14页
     ·生物网络与复杂疾病第14-15页
     ·生物网络与基因功能第15-16页
     ·基因功能失调与复杂疾病第16-17页
   ·课题研究内容及意义第17-18页
   ·论文组织结构第18-21页
第二章 基于混合网络模型的疾病基因预测算法第21-37页
   ·引言第21-23页
   ·疾病基因预测方法的原理概述第23-24页
   ·混合网络构建第24-26页
     ·疾病相似性网络的构建第24-25页
     ·蛋白质相互作用网络的构建第25页
     ·疾病与基因关联网络的构建第25-26页
   ·疾病基因预测算法的设计与实现第26-28页
     ·算法设计第26-27页
     ·参数调试及算法实现第27-28页
   ·算法的分析与评价第28-32页
     ·交叉验证实验及测试数据集的构建第28-29页
     ·在不同参照集上的性能比较及鲁棒性分析第29-30页
     ·与 PRINCE 方法的比较第30-32页
   ·疾病基因预测结果的案例分析第32-35页
     ·乳腺癌案例分析第32-34页
     ·阿尔茨海默病案例分析第34页
     ·二型糖尿病案例分析第34-35页
   ·小结第35-37页
第三章 长非编码 RNA 的特征分析第37-49页
   ·引言第37-38页
   ·长非编码RNA鉴定及数据库第38-40页
     ·长非编码RNA发掘第38-39页
     ·长非编码RNA编码能力预测第39页
     ·长非编码RNA数据库第39-40页
   ·长非编码RNA的生物特征分析第40-45页
     ·ORF长度第40页
     ·密码子偏好性第40-41页
     ·密码子替换频率第41页
     ·序列保守性第41-42页
     ·二级结构特征第42-45页
   ·长非编码RNA功能特异性分析第45页
   ·本章小结第45-49页
第四章 基于双色网络模型的长非编码 RNA 功能预测算法第49-73页
   ·引言第49-51页
   ·lnc-GFP的原理概述第51-52页
   ·双色网络构建第52-54页
   ·全局传播算法设计与实现第54-59页
     ·分类函数的定义及其迭代计算第54-55页
     ·局部功能富集的计算第55-56页
     ·参数设置第56-58页
     ·算法的实现第58-59页
   ·算法评价第59-63页
     ·交叉验证实验第59-60页
     ·网络构建的验证第60页
     ·算法的性能分析第60-63页
   ·实验数据及长非编码RNA的功能预测结果第63-66页
     ·数据集第63页
     ·长非编码RNA的功能预测结果第63-66页
   ·长非编码RNA功能预测结果验证第66-70页
     ·与其它预测结果的比较第66-68页
     ·与KEGG pathway富集性的比较分析第68-69页
     ·文献验证及案例分析第69-70页
     ·人的同源长非编码RNA的功能验证第70页
   ·本章小结第70-73页
第五章 长非编码 RNA 功能注释软件 ncFANs第73-85页
   ·引言第73-74页
   ·ncFANs 2.0 功能注释平台的框架设计第74-75页
   ·全局功能预测模块的设计与实现第75-78页
     ·lnc-GFP的处理流程第75-76页
     ·数据预处理第76-77页
     ·数据索引及双色网络的构建第77-78页
   ·全局功能预测模块在ncFANs 2.0 中的集成第78-83页
     ·全局功能预测模块的数据结构设计与实现第78-79页
     ·输入接口的设计与实现第79-80页
     ·输出接口的设计与实现第80页
     ·软件测试与分析第80-83页
   ·小结第83-85页
第六章 总结与展望第85-89页
   ·论文工作总结第85-87页
   ·下一步的研究工作第87-89页
致谢第89-91页
参考文献第91-105页
攻读博士学位期间的研究成果第105-107页
 学术论文第105页
 参加研究的科研项目第105-107页
附录 A第107-111页
附录 B第111-118页

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