發(fā)布時間：2017-06-03 19:21

  本文關(guān)鍵詞：基于介數(shù)及模塊度分析復(fù)雜生物醫(yī)學(xué)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)劃分的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究吸引了包括生物醫(yī)學(xué)、社會學(xué)和物理學(xué)等眾多不同領(lǐng)域科研人員的廣泛關(guān)注[1-3]。利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)定性、定量以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的研究幫助研究者發(fā)現(xiàn)隱藏在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中潛在的、有價值的一般規(guī)律已成為科研工作中極為重要的挑戰(zhàn)性課題。社團(tuán)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)階段公認(rèn)的最重要的結(jié)構(gòu)特征,分析社團(tuán)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)對分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)功能有重要理論意義和實(shí)際價值。復(fù)雜生物醫(yī)學(xué)網(wǎng)絡(luò)作為生物系統(tǒng)的抽象形式對生物機(jī)理(功能)研究作用重大,針對復(fù)雜生物醫(yī)學(xué)網(wǎng)絡(luò)的研究發(fā)掘網(wǎng)絡(luò)中隱藏規(guī)律和信息對臨床醫(yī)學(xué)和藥物治療以及醫(yī)學(xué)科研都有重要的理論意義和實(shí)際意義。本文主要研究經(jīng)典算法GN(M.Girvan-M.E.J.Newman)算法、FN(FastNewman)算法、以及改進(jìn)的加權(quán)GN算法的應(yīng)用。利用上述算法對HPRD(Human Protein Reference Database)人類蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)庫、CORUM哺乳動物蛋白復(fù)合物數(shù)據(jù)庫、Reactome人類生物學(xué)反應(yīng)及信號通路數(shù)據(jù)庫中蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)和中藥文本挖掘相關(guān)數(shù)據(jù)的復(fù)雜生物醫(yī)學(xué)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)驗分析。最后將實(shí)驗分析結(jié)果在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域比較關(guān)注的生物過程、亞細(xì)胞定位、基因疾病、分子功能、組織表達(dá)五大模塊上作驗證分析,進(jìn)而得出結(jié)論。本文所涉HPRD數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)在借助FN算法分組后在基因疾病方面有明顯的區(qū)分度,提示出FN算法在生物醫(yī)學(xué)研究上具有潛在應(yīng)用價值。合理利用數(shù)據(jù)挖掘算法發(fā)掘隱藏在生物醫(yī)學(xué)網(wǎng)絡(luò)中潛在的重要信息或一般規(guī)律對基因/蛋白質(zhì)及疾病研究有重要的理論意義和實(shí)際價值。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 社團(tuán)結(jié)構(gòu) 蛋白質(zhì)相互作用 介數(shù) 模塊度
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R318;TP311.13
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-12
• 1.1 引言9
• 1.2 研究的目的與意義9-10
• 1.3 研究現(xiàn)狀及存在的問題10
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)10-12
• 第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分算法概述12-20
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)簡介12-13
• 2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)12
• 2.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)發(fā)展12-13
• 2.1.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)參數(shù)13
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)相關(guān)概念13-15
• 2.2.1 社團(tuán)概念及定義13-14
• 2.2.2 社團(tuán)結(jié)構(gòu)相關(guān)參數(shù)14-15
• 2.3 社團(tuán)結(jié)構(gòu)劃分的幾種經(jīng)典算法15-17
• 2.3.1 社團(tuán)結(jié)構(gòu)劃分算法分類15-16
• 2.3.2 Kernighan- Lin算法16
• 2.3.3 基于Laplace圖特征值的譜二分法16
• 2.3.4 基于模擬退火算法的聚類算法GA16-17
• 2.4 社團(tuán)結(jié)構(gòu)評價標(biāo)準(zhǔn)17-19
• 2.4.1 準(zhǔn)確度17
• 2.4.2 模塊度17-18
• 2.4.3 標(biāo)準(zhǔn)化的互信息量18-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第三章 復(fù)雜生物醫(yī)學(xué)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理20-26
• 3.1 生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫20-21
• 3.1.1 生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫20
• 3.1.2 實(shí)驗軟硬件環(huán)境20-21
• 3.2 數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理21-25
• 3.2.1 數(shù)據(jù)收集21
• 3.2.2 XML格式數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換21-24
• 3.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理24-25
• 3.5 本章小結(jié)25-26
• 第四章 基于介數(shù)、復(fù)雜度的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測算法GN、FN算法26-38
• 4.1 GN算法26-30
• 4.1.1 GN算法原理26
• 4.1.2 最短路徑邊介數(shù)計算26-28
• 4.1.3 GN算法優(yōu)缺點(diǎn)28
• 4.1.4 GN算法實(shí)驗28-30
• 4.2 FN算法30-37
• 4.2.1 FN算法原理31
• 4.2.2 FN算法優(yōu)缺點(diǎn)31-32
• 4.2.3 FN算法實(shí)驗32-37
• 4.3 本章小結(jié)37-38
• 第五章 基于加權(quán)GN算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)檢測38-43
• 5.1 加權(quán)GN算法38-41
• 5.2 加權(quán)GN算法實(shí)驗41-42
• 5.3 本章小結(jié)42-43
• 第六章 結(jié)論與展望43-44
• 6.1 結(jié)論43
• 6.2 展望43-44
• 參考文獻(xiàn)44-46
• 在學(xué)期間的研究成果46-47
• 致謝47

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