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正版 基于蛋白质相互作用网络的算法研究及其应用 汤希玮著 科学
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前言第1章 绪论1.1 蛋白质网络的计算分析1.1.1 蛋白质网络及其研究所面临的挑战1.1.2 蛋白质网络研究的具体内容1.2 蛋白质网络在疾病研究中的应用1.2.1 过滤方法1.2.2 文本和数据挖掘方法l.2.3 基于网络的方法1.3 本书的主要研究内容和框架1.3.1 分离静态蛋白质网络为不同时刻的动态网络1.3.2 关键蛋白质侦测算法1.3.3 蛋白质复合物挖掘算法1.3.4 疾病基冈识别算法1.4 本书的结构1.5 本章总结第2章 动态蛋白质网络研究2.1 研究背景2.2 动态蛋白质网络构建方法2.2.1 数据集2.2.2 重构TDPINs2.2.3 从TC—PINs中识别蛋白质复合物2.2.4 评价指标2.3 结果和讨论2.4 本章总结第3章 关键蛋白质研究3.1 研究背景3.2 关键蛋白质侦测算法wDc3.2.1 算法描述3.2.2 结果和讨论3.3 关键蛋白质侦测算法CNC3.3.1 算法描述3.3.2 结果和讨论3.4 关键蛋白质侦测算法SCP3.4.1 算法描述3.4.2 结果和讨论3.5 本章总结第4章 蛋白质复合物研究4.1 研究背景4.2 蛋白质复合物挖掘算法CMBI4.2.1 算法描述4.2.2 结果和讨论4.3 蛋白质复合物挖掘算法ClusterBFS4.3.1 算法描述4.3.2 结果和讨论4.4 本章总结第5章 基于蛋白质网络的疾病基因研究5.1 研究背景5.2 疾病基因识别算法PDMG5.2.1 算法描述
书稿主体内容来自作者已经发表的8个算法,分为6章。为了揭示蛋白质网络的动态特征,酵母的时间序列基因表达谱被用于分离静态的蛋白质网络,进而构建随时间变化的动态蛋白质网络。为了理解蛋白质的关键性和聚集性,基因表达谱和亚细胞位置信息被引入蛋白质相互作用网络,设计了一系列蛋白质复合物挖掘算法和关键蛋白质识别算法,并对新提出的算法进行了详细的、多角度的比较测试。考虑到蛋白质网络在疾病基因识别过程中所起的巨大作用,本书的后半部分,从蛋白质网络出发,重点研究了各种疾病基因与蛋白质网络的关系,提出了一系列与肿瘤等复杂疾病有关的基因识别算法。很后,在"结束语"中集中探讨了蛋白质网络研究的新方向。
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