声明
摘要
缩略词表
1 第一章 前言
1．1 课题的提出
1．2 生物复杂网络的研究方法
1．2．1 复杂网络简介
1．2．2 蛋白质相互作用网络
1．3 生物复杂性的数据挖掘方法
1．3．1 数据挖掘简介
1．3．2 人工神经网络
1．3．3 自动编码机
1．3．4 深度学习
1．4 生物复杂性数据挖掘的主要类型
1．4．1 转录组
1．4．2 蛋白组
1．4．3 基因重要性
1．4．4 癌基因
1．5 本研究内容及意义
2 第二章 一种基于神经网络模型预测癌症相关蛋白质及蛋白质组合的方法
2．1前言
2．2 材料与方法
2．2．1 数据收集
2．2．2 研究方法
2．3 结果与分析
2．3．1 神经网络模型预测癌症相关蛋白质
2．3．2 神经网络模型预测癌症相关蛋白质的组合
2．3．3 结合PPI数据的KD网络分析
2．3．4 前列腺癌神经网络模型的训练和预测结果
2．4 本章小结
3 第三章 利用蛋白质相互作用网络和基因重要性识别癌症基因
3．1 前言
3．2 材料与方法
3．2．1 数据收集
3．2．2 研究方法
3．3 结果与讨论
3．3．1 蛋白质相互作用的相关性分析
3．3．2 筛选突变相关蛋白质
3．3．3 预测药物靶标
3．3．4 差异表达基因与突变基因
3．4 本章小结
4 第四章 总结与展望
参考文献
附录
致谢
