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基于多层网络表示学习的药物靶标相互作用预测研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-10页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章绪论第14-20页
    1.1预测药物靶标相互作用的背景及意义第14-15页
    1.2国内外研究现状第15-17页
        1.2.1基于单一类型数据的预测模型第15-16页
        1.2.2基于多类型数据整合的预测模型第16-17页
    1.3药物靶标相互作用预测结果的验证第17-18页
    1.4论文的组织结构第18-20页
第二章相关基础知识第20-32页
    2.1图的概述第20-21页
    2.2网络表示学习概述第21-23页
    2.3自动编码器概述第23-25页
    2.4比较算法概述第25-29页
        2.4.1药物靶标相互作用预测算法第25-26页
        2.4.2药物疾病关系预测算法第26-27页
        2.4.3多层网络表示学习算法第27-29页
    2.5结果评价指标概述第29-30页
    2.6本章小结第30-32页
第三章基于多层网络表示学习的药物靶标相互作用预测算法第32-44页
    3.1药物靶标相互作用预测算法总体框架第32-34页
    3.2数据介绍第34页
    3.3算法流程第34-41页
        3.3.1构建相似性网络第35-36页
        3.3.2计算相似性网络的扩散状态第36-38页
        3.3.3多层网络表示学习第38-40页
        3.3.4预测药物靶标相互作用第40-41页
    3.4算法时间复杂度分析第41-42页
    3.5本章小结第42-44页
第四章药物靶标相互作用预测方法的性能分析与结果验证第44-56页
    4.1药物靶标相互作用预测算法性能分析第44-49页
        4.1.1不同算法结果比较第44-45页
        4.1.2集成不同网络对算法的影响第45-47页
        4.1.3网络扩散状态对算法的影响第47-48页
        4.1.4特征向量维度对算法的影响第48-49页
    4.2药物靶标相互作用预测结果验证第49-54页
        4.2.1文献验证第50页
        4.2.2疾病关联验证第50-52页
        4.2.3Pathway富集分析第52-54页
    4.3本章小结第54-56页
第五章总结和展望第56-58页
    5.1总结第56-57页
    5.2未来展望第57-58页
参考文献第58-64页
致谢第64-66页
作者简介第66-67页

 
 
论文编号BS4737483,这篇论文共67
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