生物网络数据处理平台Network Data设计与实现

摘要

生物信息学属于交叉学科，涉及到生物科学、计算机科学、统计科学等多个学科。对生物网络的分析研究已经成为生物信息学与生物医学等众多领域的研究热点之一。蛋白质互作用网络（protein-protein interaction network, PPI）是一类重要的生物网络。基于 PPI网络的蛋白质复合体检测算法已经成为生物网络分析研究热点之一。高通量生物实验技术产生了海量的基因调控网络、PPI网络等生物网络数据，这些数据种类多、数据量大且关系复杂，需要运用高效算法对这些生物数据进行分析处理，以辅助相关人员做出决策。
　　目前一些大型生物数据库如DIP、MIPS、BIOGRID等提供了线虫、人类、大肠杆菌等多个物种，涉及到约17933个蛋白质、约1459628条互作用的PPI数据，特别是DIP和MIPS中人类PPI数据库的建立大大推动了基于PPI数据的相关研究。同时，也有许多算法如 DPCLUS、MCODE、CPM等已经成功地应用于蛋白质复合物检测中。
　　为了给不同学科研究人员提供统一的研究平台，本文综合考虑生物数据和蛋白质复合物检测算法，设计并实现了一个面向蛋白质复合物检测的生物网络数据处理平台 Network Data V1.0。该平台可以为算法研究者提供不同类型的网络数据，特别是生物网络数据，并对网络属性进行统计与分析；也可以为生物专家提供常用的蛋白质复合物检测算法，使其对已有数据进行处理。该平台允许用户上传数据并使用该平台中的网络数据进行实验，并给出多个算法的实验比较结果，为科研人员提供帮助，提高科研效率。
　　Network Data V1.0平台主要包括网络数据管理、功能模块检测算法、网络比对三个主要功能模块。目前网络数据管理模块整合了来自 DIP中线虫、果蝇、大肠杆菌、幽门螺杆菌、人类、家鼠、酵母等多个物种的数据，给出了数据的获取途径和详细分析，并对数据的不同格式进行统一处理；功能模块检测算法模块集成了目前蛋白质复合物检测的一些成功算法，并实现了基于层次的HS算法和基于密度的CPM算法，便于进行算法实验比较；网络比对模块提供了对不同网络的不同指标进行比较，并对相关网络分析结果进行可视化展示。

目录

第一章 绪论

1.1 研究目的和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 论文框架

第二章 理论基础

2.1 网络的基本概念及拓扑属性

2.2 模块性

2.3 本章小结

第三章 图聚类算法

3.1 基于层次的图聚类算法

3.2 基于密度的图聚类算法

3.3 本章小结

第四章 生物网络数据处理平台Network Data设计与实现

4.1 平台相关技术和开发环境

4.2 平台结构设计

4.3 平台功能模块设计

4.4 平台详细设计

4.5 Network Data V1.0的实现与示例

4.6 本章小结

第五章 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢

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