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全新大规模生物网络构建与分析刘伟,谢红卫9787567304826
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章 生物网络的信息学分析方法1.1 静态网络属分析1.1.1 单个节点的属1.1.2 子网络1.1.3 总体属1.2 单个节点的动态属分析1.3 条件特异子网的构建与分析1.3.1 动态蛋白质复合物的发现1.3.2 组织特异子网的构建与分析1.3.3 内容相关子网的识别1.4 网络动态的分析与模拟1.4.1 物理相互作用网络的动态研究1.4.2 遗传相互作用网络的动态研究1.4.3 网络动态的建模与1.5 生物网络构建与分析的未来预期参考文献第2章 生物网络中单个蛋白质重要的度量2.1 数据集2.1.1 小鼠的海马神经元中的信号转导网络2.1.2 小鼠基因敲除表型2.1.3 小鼠进化速率2.2 用于度量蛋白质重要的新指标sigFlux2.2.1 SigFlux定义2.2.2 SigFlux计算. SigFlux与蛋白质的必要显著关2.4 SigFlux可以指示蛋白质的进化速率2.5 SigFlux与连接度的比较2.5.1 SigFlux和连接度分别表征蛋白质的整体属和局部属2.5.2 蛋白质的SigFlux和连接度分布参考文献第3章 蛋白质相互作用中的信号流走向预测3.1 基于结构域的预测方法3.1.1 数据集3.1.2 基于结构域预测蛋白质相互作用中信号流走向的方法3.1.3 方法评估3.2 基于蛋白质功能注释的预测方法3.2.1 蛋白质功能注释3.2.2 根据功能注释预测蛋白质相互作用中信号流走向的方法3.. 方法评估3.3 基于蛋白质序列的预测方法3.3.1 蛋白质序列的数学表示方法3.3.2 支持向量机方法介绍3.3.3 根据蛋白质序列预测蛋白质相互作用中信号流走向的方法3.3.4 方法评估3.4 基于贝叶斯方法的整合方法3.4.1 贝叶斯整合方法的建立3.4.2 贝叶斯方法评估3.4.3 预测蛋白质相互作用中信号流走向的网页工具3.4.4 基于结构域、功能注释和蛋白质序列的方法与贝叶斯方法比较3.5 在整合的人蛋白质相互作用网络中推断潜在信号通路并进行属分析3.5.1 整合的人类蛋白质相互作用数据集3.5.2 人蛋白质相互作用网络的方向标注3.5.3 预测有向网络的属分析参考文献第4章 人体组织特异网络的构建与分析4.1 基因组织特异的定义4.1.1 看家基因4.1.2 组织特异基因4.2 基因组织特异的检测方法4.2.1 小规模实验技术4.2.2 基因转录组技术4.. 蛋白质检测技术4.2.4 不同检测方法的比较4.3 不同组织特异基因的功能与特4.3.1 不同组织特异基因的功能4.3.2 不同组织特异基因的特4.3.3 基因组织特异与疾病的关系4.4 基因组织特异研究的主发4.5 人的大规模组织特异网络的构建与分析4.5.1 蛋白质表达和相互作用数据集4.5.2 组织特异网络的构建4.5.3 组织特异网络的分析参考文献第5章 基于生物信息学的药物靶标发现5.1 用于药靶发现的数据库资源5.1.1 疾病相关的基因数据库5.1.2 候选药靶数据库5.1.3 疾病相关的基因芯片数据库5.1.4 相关数据库5.2 用于药靶发现的生物信息学方法5.2.1 基因组方法5.2.2 基因芯片方法5.. 蛋白质组学方法5.2.4 代谢组方法5.2.5 整合多组学数据的系统生物学方法5.3 潜在药靶的生物信息学验5.3.1 蛋白质的可药5.3.2 药物的副作用5.4 采用生物信息学方法预测药物靶标的优势5.5 基于蛋白质的多种属预测潜在的癌基因5.5.1 癌基因和相互作用数据集5.5.2 蛋白质的生物学特征提取5.5.3 癌基因分类模型构建与评估5.5.4 新的潜在癌基因预测参考文献第6章 生物网络属与疾病关联研究6.1 基因异常类的划分6.2 异常类中疾病蛋白属分析6.2.1 按照异常类分析疾病蛋白的属6.2.2 根据共有蛋白分析异常类6.3 异常类对应网络的属分析6.4 异常类与组织特异的关联分析6.4.1 计算疾病蛋白的富集系数和p值6.4.2 分析异常类与组织/细胞之间的对应关系参考文献
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