基因调控网络的建模与学习研究



基因调控网络的建模与学习研究

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基因调控网络的建模与学习研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-12页
第一章绪论	第12-26页
· 基因表达与基因调控网络	第12-17页
· 转录调控网络	第13-14页
· microRNA参与的基因调控网络	第14-15页
· 实验方法与实验数据	第15-17页
· 本文研究内容	第17-18页
· 相关研究进展	第18-25页
· 重建基因调控网络	第18-21页
· 量化转录调控过程	第21-24页
· 识别miRNA靶基因	第24-25页
· 论文结构	第25-26页
第二章 SAR:一种新的贝叶斯网络学习算法	第26-54页
· 引言	第26-27页
· 预备知识	第27-30页
· 算法框架	第30-34页
· 理论基础	第30-33页
· SAR算法	第33-34页
· 实现技术	第34-42页
· 学习无向独立图	第35-39页
· 分解策略	第39-40页
· 学习与组合DAG	第40-42页
· 模拟数据上的实验	第42-50页
· 实验数据	第42页
· 参数的影响	第42-45页
· 性能比较	第45-47页
· 复杂度分析	第47-50页
· 应用SAR学习基因调控网络	第50-52页
· 小结	第52-54页
第三章定量转录调控网络的学习	第54-70页
· 引言	第54-55页
· 定量转录调控模型	第55-59页
· 酶动力学模型	第55-58页
· 基于结合能的转录调控模型	第58-59页
· 学习算法	第59-63页
· 算法推导	第61-62页
· 从序列中估计初始结合能	第62-63页
· 实验	第63-68页
· 实验数据	第64页
· 学习TF的浓度	第64-65页
· 预测TF的调控方向	第65-66页
· 检测功能性的TF-DNA结合	第66-68页
· 小结	第68-70页
第四章基于二分图邻近传播的microRNA靶基因预测	第70-82页
· 引言	第70-71页
· miRNA参与的两类调控环路	第71-73页
· 二分图上的邻近传播算法	第73-76页
· miRNA-mRNA互作用的权重	第73-74页
· 二分图上的邻近传播算法	第74-76页
· 实验	第76-79页
· 实验数据	第76-77页
· 参数影响	第77-78页
· 提炼TargetScan预测的结果	第78-79页
· 性能比较	第79页
· 小结	第79-82页
第五章基于监督距离学习的microRNA靶基因预测	第82-92页
· 引言	第82-83页
· 基于核的监督距离学习	第83-86页
· 元矩阵的构建	第86-88页
· 实验	第88-91页
· 参数影响	第89页
· 性能比较	第89-91页
· 小结	第91-92页
第六章总结与展望	第92-94页
· 总结	第92-93页
· 未来工作展望	第93-94页
参考文献	第94-110页
发表/录用论文	第110页
已投稿论文	第110-112页
致谢	第112-113 页

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