| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| TABLE OF CONTENTS | 第11-13页 |
| 图目录 | 第13-14页 |
| 表目录 | 第14-15页 |
| 主要符号表 | 第15-18页 |
| 1 绪论 | 第18-42页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-22页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第22-39页 |
| 1.2.1 聚类分析蛋白质交互网络的方法 | 第22-26页 |
| 1.2.2 已有软聚类算法概述 | 第26-28页 |
| 1.2.3 生物系统建模 | 第28页 |
| 1.2.4 代谢网络静态模型 | 第28-30页 |
| 1.2.5 代谢网络动态模型 | 第30-33页 |
| 1.2.6 针对自顶向下建模方法的参数估计技术 | 第33-39页 |
| 1.3 现有研究存在的问题 | 第39-40页 |
| 1.4 本文主要研究思路与内容 | 第40-42页 |
| 2 基于蛋白质交互网络识别交叠功能模块 | 第42-59页 |
| 2.1 引言 | 第42-43页 |
| 2.2 PPI相关数据库 | 第43-44页 |
| 2.3 PPI网络特征及模块化指标 | 第44-46页 |
| 2.4 功能模块识别的基本步骤 | 第46-48页 |
| 2.5 模块有效性评价标准 | 第48-51页 |
| 2.6 随机走步软聚类算法 | 第51-58页 |
| 2.6.1 随机走步硬聚类算法 | 第51页 |
| 2.6.2 随机走步软聚类算法(RWSC)描述 | 第51-52页 |
| 2.6.3 图形算例执行结果及其分析 | 第52-53页 |
| 2.6.4 RWSC算法执行及结果评价 | 第53-58页 |
| 2.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 3 两段式Bregman同伦正则反演算法估计代谢网络参数 | 第59-87页 |
| 3.1 引言 | 第59页 |
| 3.2 算例简介 | 第59-60页 |
| 3.3 反问题概述 | 第60-62页 |
| 3.4 正则技术 | 第62-66页 |
| 3.4.1 正则技术求解非线性不适定反问题 | 第62-65页 |
| 3.4.2 正则因子的选择 | 第65-66页 |
| 3.5 Bregman距离做正则项 | 第66-67页 |
| 3.5.1 Bregman距离 | 第66-67页 |
| 3.5.2 Bregman距离做正则项 | 第67页 |
| 3.6 同伦方法 | 第67-72页 |
| 3.7 两段式同伦正则反演算法(TS-VFBRH)估计代谢网络参数 | 第72-86页 |
| 3.7.1 两段式同伦正则反演算法 | 第72-79页 |
| 3.7.2 TS-VFBRH算法执行结果 | 第79-86页 |
| 3.8 本章小结 | 第86-87页 |
| 4 组合Kriging代理模型的代谢网络参数估计算法 | 第87-110页 |
| 4.1 引言 | 第87页 |
| 4.2 基于Kriging代理模型的优化算法 | 第87-95页 |
| 4.3 组合Kriging代理模型的代谢网络参数估计算法(KSODC) | 第95-102页 |
| 4.3.1 单参数独立优化(SPIO) | 第96-97页 |
| 4.3.2 动态坐标扰动(DCOP) | 第97-98页 |
| 4.3.3 KSODC算法描述 | 第98-100页 |
| 4.3.4 并行KSODC算法 | 第100-102页 |
| 4.4 KSODC算法执行结果描述 | 第102-109页 |
| 4.4.1 四种优化策略结果比较 | 第102页 |
| 4.4.2 处理器数量对优化结果的影响 | 第102-104页 |
| 4.4.3 与其他优化算法对比 | 第104-108页 |
| 4.4.4 模型误差估计 | 第108页 |
| 4.4.5 不同加点准则对优化结果的影响 | 第108-109页 |
| 4.5 本章小结 | 第109-110页 |
| 5 结论与展望 | 第110-113页 |
| 5.1 结论 | 第110-111页 |
| 5.2 创新点摘要 | 第111页 |
| 5.3 展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-125页 |
| 附录A 被交叠模块共享的多角色蛋白与药物关系 | 第125-132页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 作者简介 | 第134页 |
