| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·蛋白质相互作用概述 | 第8-9页 |
| ·获取蛋白质相互作用的实验手段 | 第9-12页 |
| ·一些蛋白质相互作用的数据库 | 第12-13页 |
| ·The Bio-molecular Interaction Network Database (BIND) | 第12页 |
| ·The Database of Interacting Proteins (DIP) | 第12页 |
| ·IntAct | 第12页 |
| ·A Molecular INTeraction database (MINT) | 第12-13页 |
| ·获取蛋白质相互作用的生物信息学方法 | 第13-15页 |
| ·利用单一特征预测PPI | 第13-15页 |
| ·利用多数据源预测PPI | 第15页 |
| ·PPI 网络的拓扑结构特性 | 第15-16页 |
| ·论文的内容与组织结构 | 第16-19页 |
| 第二章 多源数据收集与处理 | 第19-26页 |
| ·基因表达数据 | 第19-20页 |
| ·基因本体标注信息 | 第20-23页 |
| ·基因本体简介 | 第20-22页 |
| ·标注信息的利用 | 第22-23页 |
| ·MIPS 功能标注信息 | 第23-24页 |
| ·蛋白质重要性数据 | 第24页 |
| ·高通量PPI 实验数据 | 第24页 |
| ·标准数据集的选取 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于逻辑斯特回归的PPI 预测 | 第26-39页 |
| ·PPI 预测问题概述 | 第26-27页 |
| ·逻辑斯特回归简介以及实现 | 第27-28页 |
| ·模型训练与验证 | 第28-31页 |
| ·与朴素贝叶斯方法的比较 | 第31-32页 |
| ·预测未知数据 | 第32页 |
| ·正负训练集比例对结果的影响 | 第32-36页 |
| ·得到的PPI 网络可靠性的验证 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于通信模型的分类器与PPI 预测 | 第39-50页 |
| ·信息论基础 | 第39-42页 |
| ·信息熵 | 第40-41页 |
| ·互信息 | 第41-42页 |
| ·基于通信模型的分类器简介 | 第42-43页 |
| ·基于通信模型的分类器与朴素贝叶斯之间的关系 | 第43-44页 |
| ·用基于通信模型的分类器预测蛋白质相互作用 | 第44-49页 |
| ·实验流程 | 第44-46页 |
| ·数据获取 | 第46-47页 |
| ·测试结果 | 第47-48页 |
| ·预测新的相互作用 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于拓扑结构的蛋白质相互作用网络的校正 | 第50-58页 |
| ·蛋白质相互作用网络的拓扑结构性质 | 第51-52页 |
| ·图论中的基本术语 | 第51页 |
| ·蛋白质相互作用网络的拓扑性质 | 第51-52页 |
| ·基于拓扑结构的PPI 的评估 | 第52-53页 |
| ·IRAP 简介 | 第53-54页 |
| ·改进的IRAP | 第54-55页 |
| ·评估校正后的PPI 网络 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58-59页 |
| ·未来工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第66页 |
