基于介数及模块度分析复杂生物医学网络社团结构划分的研究

发布时间：2017-06-03 19:21

  本文关键词：基于介数及模块度分析复杂生物医学网络社团结构划分的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年,复杂网络的研究吸引了包括生物医学、社会学和物理学等众多不同领域科研人员的广泛关注[1-3]。利用复杂网络定性、定量以及网络拓扑结构的研究帮助研究者发现隐藏在复杂网络中潜在的、有价值的一般规律已成为科研工作中极为重要的挑战性课题。社团结构是复杂网络现阶段公认的最重要的结构特征,分析社团结构特点对分析复杂网络的结构功能有重要理论意义和实际价值。复杂生物医学网络作为生物系统的抽象形式对生物机理(功能)研究作用重大,针对复杂生物医学网络的研究发掘网络中隐藏规律和信息对临床医学和药物治疗以及医学科研都有重要的理论意义和实际意义。本文主要研究经典算法GN(M.Girvan-M.E.J.Newman)算法、FN(FastNewman)算法、以及改进的加权GN算法的应用。利用上述算法对HPRD(Human Protein Reference Database)人类蛋白质相互作用数据库、CORUM哺乳动物蛋白复合物数据库、Reactome人类生物学反应及信号通路数据库中蛋白质相互作用数据和中药文本挖掘相关数据的复杂生物医学网络进行实验分析。最后将实验分析结果在生物医学领域比较关注的生物过程、亚细胞定位、基因疾病、分子功能、组织表达五大模块上作验证分析,进而得出结论。本文所涉HPRD数据库中数据在借助FN算法分组后在基因疾病方面有明显的区分度,提示出FN算法在生物医学研究上具有潜在应用价值。合理利用数据挖掘算法发掘隐藏在生物医学网络中潜在的重要信息或一般规律对基因/蛋白质及疾病研究有重要的理论意义和实际价值。
【关键词】：复杂网络 社团结构 蛋白质相互作用 介数 模块度
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R318;TP311.13
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 绪论9-12
• 1.1 引言9
• 1.2 研究的目的与意义9-10
• 1.3 研究现状及存在的问题10
• 1.4 论文组织结构10-12
• 第二章 复杂网络社团划分算法概述12-20
• 2.1 复杂网络简介12-13
• 2.1.1 复杂网络12
• 2.1.2 复杂网络发展12-13
• 2.1.3 复杂网络相关参数13
• 2.2 复杂网络社团相关概念13-15
• 2.2.1 社团概念及定义13-14
• 2.2.2 社团结构相关参数14-15
• 2.3 社团结构划分的几种经典算法15-17
• 2.3.1 社团结构划分算法分类15-16
• 2.3.2 Kernighan- Lin算法16
• 2.3.3 基于Laplace图特征值的谱二分法16
• 2.3.4 基于模拟退火算法的聚类算法GA16-17
• 2.4 社团结构评价标准17-19
• 2.4.1 准确度17
• 2.4.2 模块度17-18
• 2.4.3 标准化的互信息量18-19
• 2.5 本章小结19-20
• 第三章 复杂生物医学网络数据收集及预处理20-26
• 3.1 生物医学数据库20-21
• 3.1.1 生物医学数据库20
• 3.1.2 实验软硬件环境20-21
• 3.2 数据收集及预处理21-25
• 3.2.1 数据收集21
• 3.2.2 XML格式数据的转换21-24
• 3.2.3 数据预处理24-25
• 3.5 本章小结25-26
• 第四章 基于介数、复杂度的复杂网络社团检测算法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 最短路径边介数计算26-28
• 4.1.3 GN算法优缺点28
• 4.1.4 GN算法实验28-30
• 4.2 FN算法30-37
• 4.2.1 FN算法原理31
• 4.2.2 FN算法优缺点31-32
• 4.2.3 FN算法实验32-37
• 4.3 本章小结37-38
• 第五章 基于加权GN算法的复杂网络检测38-43
• 5.1 加权GN算法38-41
• 5.2 加权GN算法实验41-42
• 5.3 本章小结42-43
• 第六章 结论与展望43-44
• 6.1 结论43
• 6.2 展望43-44
• 参考文献44-46
• 在学期间的研究成果46-47
• 致谢47

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本文编号：419033