大规模生物网络构建与分析

　　生物分子网络是描述复杂生命系统的直接、有力的工具之一。研究生物网络是了解生命活动过程的重要途径。随着实验方法的改进和实验数据的积累，对已有生物网络数据的分析和利用成为生物学家面临的一大挑战，而相关的生物信息学分析方法成为近年来研究的热点。《大规模生物网络构建与分析》总结了本课题组近年来在生物网络构建与分析领域的主要研究成果，旨在使用生物信息学方法解决生物网络的结构分析、信号流走向确定、人体组织特异网络构建以及基于网络的疾病研究等问题。

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第1章 生物网络的信息学分析方法
1．1 静态网络属性分析
1．1．1 单个节点的属性
1．1．2 子网络
1．1．3 总体属性
1．2 单个节点的动态属性分析
1．3 条件特异子网的构建与分析
1．3．1 动态蛋白质复合物的发现
1．3．2 组织特异子网的构建与分析
1．3．3 内容相关子网的识别
1．4 网络动态的分析与模拟
1．4．1 物理相互作用网络的动态研究
1．4．2 遗传相互作用网络的动态研究
1．4．3 网络动态的建模与仿真
1．5 生物网络构建与分析的未来预期
参考文献
第2章 生物网络中单个蛋白质重要性的度量
2．1 数据集
2．1．1 小鼠的海马神经元中的信号转导网络
2．1．2 小鼠基因敲除表型
2．1．3 小鼠进化速率
2．2 用于度量蛋白质重要性的新指标sigFlux
2．2．1 SigFlux定义
2．2．2 SigFlux计算
2．3 SigFlux与蛋白质的必要性显著相关
2．4 SigFlux可以指示蛋白质的进化速率
2．5 SigFlux与连接度的比较
2．5．1 SigFlux和连接度分别表征蛋白质的整体属性和局部属性
2．5．2 蛋白质的SigFlux和连接度分布
参考文献
第3章 蛋白质相互作用中的信号流走向预测
3．1 基于结构域的预测方法
3．1．1 数据集
3．1．2 基于结构域预测蛋白质相互作用中信号流走向的方法
3．1．3 方法评估
3．2 基于蛋白质功能注释的预测方法
3．2．1 蛋白质功能注释
3．2．2 根据功能注释预测蛋白质相互作用中信号流走向的方法
3．2．3 方法评估
3．3 基于蛋白质序列的预测方法
3．3．1 蛋白质序列的数学表示方法
3．3．2 支持向量机方法介绍
3．3．3 根据蛋白质序列预测蛋白质相互作用中信号流走向的方法
3．3．4 方法评估
3．4 基于贝叶斯方法的整合方法
3．4．1 贝叶斯整合方法的建立
3．4．2 贝叶斯方法评估
3．4．3 预测蛋白质相互作用中信号流走向的网页工具
3．4．4 基于结构域、功能注释和蛋白质序列的方法与贝叶斯方法比较
3．5 在整合的人蛋白质相互作用网络中推断潜在信号通路并进行属性分析
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