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0 绪论1

0.1 生物信息学的概念1

0.2 生物信息学的研究内容1

0.3 微阵列分析技术2

0.4 基因调控网络9

0.5 蛋白质相互作用网络11

0.6 机器学习方法及应用12

0.7 本书主要内容和安排15

参考文献15

第Ⅰ篇微阵列数据的分析和处理21

第1章 基于核方法的多病类DNA微阵列数据集成分类器21

1.1 核机器学习22

1.2 基分类器的选择24

1.3 DNA微阵列数据集成分类器结构框图29

1.4 实例研究30

1.5 本章小结34

参考文献34

第2章 基于选择性独立成分分析的DNA微阵列数据集成分类器36

2.1 基于重构样本误差的选择性独立成分分析37

2.2 实例研究38

2.3 本章小结45

参考文献45

第3章 基于相关性分析的癌症诊断47

3.1 K均值聚类48

3.2 基于特征选取的相关系数分析癌症诊断模型48

3.3 实验结果和分析51

3.4 本章小结53

参考文献53

第4章 基于线性回归的DNA微阵列数据稀疏特征基因选择55

4.1 特征选择56

4.2 回归分析56

4.3 仿真研究61

4.4 本章小结64

参考文献65

第5章 基于贝叶斯理论的DNA甲基化水平数据分型66

5.1 贝叶斯理论概述67

5.2 基于贝叶斯理论的DNA甲基化水平数据分型70

5.3 聚类性能评估74

5.4 仿真研究75

5.5 本章小结81

参考文献81

第Ⅱ篇 基因调控网络的分析和构建85

第6章 基因表达数据缺失值处理85

6.1 三种基因表达数据缺失值估计方法86

6.2 内部规律与外部联系结合的基因表达数据缺失值估计方法88

6.3 仿真研究91

6.4 本章小结98

参考文献98

第7章 基于角度离散化的基因调控网络定性分析100

7.1 三种基因调控网络定性分析方法101

7.2 基于角度离散化的基因调控网络方法104

7.3 仿真研究107

7.4 本章小结109

参考文献110

第8章 基于模糊标签传递的多时延基因调控网络分析111

8.1 基于模糊标签传递的多时延基因调控网络112

8.2 仿真研究115

8.3 本章小结118

参考文献118

第9章 含有色噪声的基因调控网络构建120

9.1 含有色噪声的基因调控网络模型构建120

9.2 本章小结127

参考文献128

第10章 基于复杂网络的时延基因调控网络构建129

10.1 基因表达时延的估计129

10.2 基因调控网络的社团划分130

10.3 实验结果与分析132

10.4 本章小结137

参考文献137

第Ⅲ篇 蛋白质相互作用网络的分析141

第11章 蛋白质相互作用网络中的重叠模块挖掘141

11.1 重叠模块挖掘142

11.2 算法步骤和复杂度分析145

11.3 实验验证146

11.4 本章小结151

参考文献152

第12章 简洁局部全局一致性学习154

12.1 局部全局一致性学习算法性能分析154

12.2 简洁局部全局一致性学习158

12.3 收敛性证明159

12.4 实验研究160

12.5 本章小结164

参考文献164

第13章 基于主动半监督学习的蛋白质功能预测166

13.1 基于主动半监督学习的蛋白质功能预测167

13.2 算法步骤169

13.3 实验结果和分析170

13.4 本章小结173

参考文献173

附录175