融入特征选择的蛋白质功能预测和功能模块发现研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 本文的组织结构

第二章 相关基础知识

2.1 符号说明

2.2 特征选择与稀疏表示

2.3 网络流形嵌入

2.4 多标签学习

2.5 非负矩阵分解（NMF）

2.5.1 非负矩阵分解的定义

2.5.2 基于非负矩阵分解的模块检测

第三章 基于网络嵌入和特征选择的蛋白质功能预测

3.1 引言

3.2 蛋白质功能预测问题的公式化表示

3.3 蛋白质功能预测算法流程

3.3.1 蛋白质网络的嵌入表示

3.3.2 多标签学习与特征选择

3.3.3 蛋白质功能的相关性

3.3.4 联合目标函数

3.4 算法目标函数求解

3.5 实验结果与分析

3.5.1 数据描述

3.5.2 评估指标

3.5.3 实验结果与分析

3.6 本章小结

第四章 基于非负矩阵分解和特征选择的蛋白质功能模块发现

4.1 引言

4.2 蛋白质功能模块发现算法流程

4.2.1 网络拓扑结构建模

4.2.2 蛋白质节点特征建模

4.2.3 功能模块特征选择

4.2.4 联合目标函数

4.3 算法目标函数求解

4.3.2 求解矩阵H

4.3.3 求解矩阵C

4.4 收敛性证明与分析

4.5 实验结果与分析

4.5.1 数据描述

4.5.2 评估指标

4.5.3 实验结果与分析

4.6 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢