第1章 绪 论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 候选基因识别
1.2.2 调控网络构建
1.2.3 水稻数据融合与蛋白质相互作用网络预测
1.3 本文的主要研究内容
第2章 时序表达数据差异表达基因的识别与排序
2.1 引言
2.2 基于Ljung-box检验和B样条模型的差异表达基因识别算法
2.2.1 基于Ljung-Box检验的平滑基因过滤器
2.2.2 基于B-样条拟合的检测器
2.2.3 LBS算法
2.3 基于伙伴评价原则的基因优先级排序策略
2.4 实验与分析
2.4.1 数据获取及预处理
2.4.2 拟南芥种子发育实验
2.4.3 水稻花药发育实验
2.5 本章小结
第3章 基于贝叶斯网络模型的基因调控网络构建算法
3.1 引言
3.2 互信息
3.3 候选选择算法
3.3.1 CAS算法的思想及描述
3.3.2 CAS算法复杂度分析
3.3.3 CAS算法运行实例说明
3.4 基于CAS的基因调控网络构建算法
3.4.1 局部学习算法CAS+L
3.4.2 全局最优化算法CAS+G
3.5 基于泛洪剪枝爬山法的基因调控网络构建算法
3.5.1 数据处理不等式
3.5.2 泛洪阶段
3.5.3 剪枝阶段
3.5.4 FPNS算法
3.5.5 样例追踪说明
3.5.6 FPHC算法
3.6 实验结果及分析
3.6.1 数据以及评价方法
3.6.2 CAS算法实验结果及分析
3.6.3 基于CAS的基因调控网络结构学习算法结果及分析
3.6.4 FPNS算法实验结果及分析
3.6.5 FPHC算法实验结果及分析
3.7 本章小结
第4章 基于图格兰杰因果模型的基因调控网络构建算法
4.1 引言
4.2 图格兰因果模型
4.3 层次聚类引导的图格兰杰因果关系检测算法HCgGC
4.4 实验结果与分析
4.4.1 数据集及评价标准
4.4.2 关联特征对网络构建的影响
4.4.3 与其他方法的比较结果与分析
4.5 本章小结
第5章 注释稀缺物种中组织特异蛋白质相互作用网络构建方法
5.1 引言
5.2 组织特异基因识别
5.3 直系同源映射算法及蛋白质相互作用评分
5.4 组织特异的蛋白质相互作用提取方法
5.5 整体框架
5.6 实验结果分析
5.6.1 数据来源
5.6.2 水稻组织特异表达的基因的识别与验证
5.6.3 水稻全基因组蛋白质相互作用的预测与验证
5.6.4 组织特异的蛋白质相互作用的预测与分析
5.7 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
声明
致谢
个人简历
