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蛋白质相互作用网络中复合物识别算法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第16-26页
    1.1 研究背景和意义第16-18页
    1.2 国内外研究现状第18-23页
        1.2.1 基于聚类的蛋白质复合物发现方法第18-21页
        1.2.2 以启发式为代表的智能优化算法第21-22页
        1.2.3 以矩阵分解为代表的计算方法第22-23页
    1.3 本文的主要工作及贡献第23-24页
    1.4 论文组织结构第24-26页
第2章 蛋白质相互作用网络特征分析及复合物算法评价指标第26-36页
    2.1 蛋白质相互作用网络特征分析第26-31页
        2.1.1 蛋白质相互作用网络拓扑特征评价指标第26-28页
        2.1.2 蛋白质相互作用网络拓扑特征分析第28-31页
    2.2 蛋白质复合物算法评价指标第31-35页
    2.3 本章小结第35-36页
第3章 基于多目标进化规划遗传的复合物识别算法MOEPGA第36-52页
    3.1 引言第36-37页
    3.2 相关工作第37-38页
    3.3 基于多目标进化规划遗传的复合物识别算法MOEPGA第38-41页
        3.3.1 相关术语第38-39页
        3.3.2 问题描述第39-40页
        3.3.3 MOEPGA算法第40-41页
    3.4 实验及结果分析第41-50页
        3.4.1 实验数据第42-44页
        3.4.2 已知蛋白质复合物的网络特征分析第44-45页
        3.4.3 参数mP,sP对MOEPGA算法性能的影响第45-46页
        3.4.4 F(S)的分析第46-48页
        3.4.5 与其它算法的比较第48-50页
    3.5 本章小结第50-52页
第4章 基于模糊关系的重叠复合物识别算法FK-Medoids第52-67页
    4.1 引言第52-53页
    4.2 相关工作第53-54页
    4.3 基于模糊关系的复合物识别算法FK-Medoids第54-60页
        4.3.1 模糊集理论第55页
        4.3.2 伪团产生第55-57页
        4.3.3 FK-Medoids算法步骤第57-60页
    4.4 实验及结果分析第60-65页
        4.4.1 实验数据第60页
        4.4.2 参数λ的设定对算法结果的影响第60-62页
        4.4.3 参数β的设置对算法结果的影响第62页
        4.4.4 与其它算法比较第62-65页
    4.5 本章小结第65-67页
第5章 基于重叠邻居结点和模糊关系的伪团扩展算法PCE-ONNFR第67-86页
    5.1 引言第67页
    5.2 相关工作第67-68页
    5.3 基于重叠邻居结点和模糊关系的伪团扩展算法PCE-ONNFR第68-71页
        5.3.1 利用模糊关系产生伪团第68-69页
        5.3.2 通过重叠的邻居结点扩展伪团第69-71页
    5.4 实验及结果分析第71-85页
        5.4.1 实验数据第71-72页
        5.4.2 GO语义相似性第72-74页
        5.4.3 参数λ对PCE-ONNFR算法性能的影响第74-75页
        5.4.4 参数γ对PCE-ONNFR算法性能的影响第75-76页
        5.4.5 聚合分数(CS)的分析第76-77页
        5.4.6 与FK-Medoids算法的比较第77-78页
        5.4.7 不同权重的比较第78页
        5.4.8 与其它算法比较第78-81页
        5.4.9 功能富集分析第81-82页
        5.4.10 在人类PPI网络中验证算法的性能第82-85页
    5.5 本章小结第85-86页
第6章 基于组合权重的复合物识别算法cwMINE第86-106页
    6.1 引言第86-87页
    6.2 相关工作第87页
    6.3 基于组合权重的复合物识别算法cwMINE第87-91页
        6.3.1 相关术语第88-90页
        6.3.2 cwMINE算法第90-91页
    6.4 实验及结果分析第91-104页
        6.4.1 实验数据第92页
        6.4.2 不同加权策略的分析第92-93页
        6.4.3 扩展系数对cwMINE算法的影响第93-96页
        6.4.4 与PCE-ONNFR算法的比较第96-97页
        6.4.5 与其它算法比较第97-98页
        6.4.6 蛋白质复合物实例(Collins)第98-104页
        6.4.7 cwMINE算法发现疾病相关的复合物第104页
    6.5 本章小结第104-106页
结论第106-109页
参考文献第109-122页
致谢第122-124页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文第124-126页
附录B 攻读学位期间所参加的科研项目第126页

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