基于随机游走的致病基因预测算法
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·致病基因预测算法研究动态 | 第8-9页 |
| ·疾病相关生物网络 | 第9-11页 |
| ·蛋白质相互作用网络 | 第10-11页 |
| ·疾病相似性网络和疾病-基因相互关系网络 | 第11页 |
| ·本文工作及论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 PageRank 算法 | 第13-21页 |
| ·PageRank 算法简介 | 第13-17页 |
| ·图的相关概念 | 第13-14页 |
| ·马尔科夫性质 | 第14-15页 |
| ·经典 PageRank 算法 | 第15-17页 |
| ·PageRank 算法的应用 | 第17-19页 |
| ·致病基因预测 | 第17-18页 |
| ·社会网络关系分析 | 第18页 |
| ·生物网络社团挖掘和网络比对 | 第18-19页 |
| ·PageRank 算法分析 | 第19-21页 |
| 第三章 致病基因预测算法 | 第21-30页 |
| ·近似 PageRank 向量 | 第21-26页 |
| ·懒惰的随机游走 | 第21-23页 |
| ·近似计算 PageRank 向量的方法 | 第23-26页 |
| ·基于疾病相似性的初始向量 | 第26-28页 |
| ·初始向量求解算法 | 第27页 |
| ·完整的初始向量求解算法 | 第27-28页 |
| ·致病基因预测算法流程 | 第28-30页 |
| 第四章 实验仿真及结果分析 | 第30-41页 |
| ·实验数据 | 第30-32页 |
| ·蛋白质相互作用数据 | 第30-31页 |
| ·疾病表现型相似性数据 | 第31页 |
| ·疾病-基因相互关系数据 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-41页 |
| ·算法效率分析 | 第32-35页 |
| ·算法占用内存分析 | 第35页 |
| ·留一交叉验证 | 第35-38页 |
| ·实验结果与真实结果的比较 | 第38-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
