| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 PPI网络中蛋白质功能模块预测算法研究概述 | 第17-26页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 相关研究工作 | 第17-22页 |
| 2.2.1 层次聚类算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于图划分的方法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 基于密度的局部搜索方法 | 第19页 |
| 2.2.4 谱聚类方法 | 第19-20页 |
| 2.2.5 信息流模拟聚类方法 | 第20页 |
| 2.2.6 其他方法 | 第20-22页 |
| 2.3 相关理论知识 | 第22-25页 |
| 2.3.1 不确定图 | 第22页 |
| 2.3.2 期望密度 | 第22-23页 |
| 2.3.3 评价标准 | 第23-25页 |
| 2.4 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于间接连通性与层次聚类的蛋白质功能模块挖掘算法 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26-28页 |
| 3.2 方法 | 第28-33页 |
| 3.2.1 间接联通性 | 第28-30页 |
| 3.2.2 模块性评价函数-Q函数 | 第30-31页 |
| 3.2.3 扩展可重叠节点 | 第31页 |
| 3.2.4 OLHR算法 | 第31-33页 |
| 3.3 试验数据 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 3.5 小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于GO信息与期望密度的蛋白质功能模块挖掘算法 | 第38-51页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 方法 | 第39-45页 |
| 4.2.1 期望密度 | 第39-40页 |
| 4.2.2 commom-communityvalue方法 | 第40页 |
| 4.2.3 COMDG算法 | 第40-45页 |
| 4.3 实验 | 第45-49页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第45页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第45-49页 |
| 4.4 小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-54页 |
| 参考文献 | 第54-62页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
