| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第8页 |
| ·复杂生物网络现有研究成果 | 第8-9页 |
| ·图聚类方法 | 第9页 |
| ·力导向布局算法 | 第9页 |
| ·复杂网络最短路径现有研究成果 | 第9-11页 |
| ·标号设定算法 | 第10页 |
| ·标号改正算法 | 第10-11页 |
| ·相关实验条件简介 | 第11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 HMDB代谢网络数据预处理 | 第13-24页 |
| ·相关简介 | 第13-15页 |
| ·HMDB数据下载 | 第15-16页 |
| ·XML形式数据存入SQL Server 2008 R2数据库 | 第16-22页 |
| ·数据完整性验证 | 第16页 |
| ·数据结构 | 第16-19页 |
| ·数据库设计 | 第19-20页 |
| ·C#程序包含的主要类 | 第20-21页 |
| ·C#核心代码及运行界面 | 第21-22页 |
| ·本章技术路线图 | 第22-24页 |
| 第三章 Reactome生物通路网络数据转换 | 第24-32页 |
| ·Reactome数据库简介 | 第24页 |
| ·My SQL数据库数据导入SQL Server 2008 R2数据库 | 第24-29页 |
| ·My SQL数据库和SQL Server数据库比较 | 第24-25页 |
| ·数据转换过程 | 第25-29页 |
| ·遇到问题及解决办法 | 第29-32页 |
| ·问题描述 | 第29页 |
| ·解决办法 | 第29-30页 |
| ·ANSI和Unicode编码 | 第30-32页 |
| 第四章 基于Dijkstra算法计算复杂生物网络最短路径 | 第32-59页 |
| ·相关简介 | 第32-33页 |
| ·Dijkstra算法 | 第33-37页 |
| ·Dijkstra算法简介 | 第33-34页 |
| ·Dijkstra算法思想 | 第34页 |
| ·Dijkstra算法实现步骤 | 第34-35页 |
| ·Dijkstra算法举例 | 第35-37页 |
| ·利用Dijkstra算法计算复杂网络最短路径 | 第37-48页 |
| ·复杂生物网络数据特点及实际应用 | 第37页 |
| ·基于数据特点和实际应用的算法改进 | 第37页 |
| ·基于Dijkstra改进算法计算HPRD数据库最短路径 | 第37-44页 |
| ·基于Dijkstra改进算法计算CORUM数据库最短路径 | 第44-47页 |
| ·基于Dijkstra改进算法计算Reactome数据库最短路径 | 第47-48页 |
| ·复杂生物网络特征分析 | 第48-56页 |
| ·蛋白质度分布 | 第48-52页 |
| ·最大子网平均最短路径 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-60页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 在学期间的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
