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目次
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生物分子網絡是描述複雜生命系統的最直接、最有力的工具之一。研究生物網絡是瞭解生命活動過程的重要途徑。隨著實驗方法的改進和實驗數據的積累，對已有生物網絡數據的分析和利用成為生物學家面臨的一大挑戰，而相關的生物信息學分析方法成為近年來研究的熱點。本書總結了本課題組近年來在生物網絡構建與分析領域的主要研究成果，旨在使用生物信息學方法解決生物網絡的結構分析、信號流走向確定、人體組織特異網絡構建以及基於網絡的疾病研究等問題。
目次
第1章 生物網絡的信息學分析方法
1.1 靜態網絡屬性分析
1.1.1 單個節點的屬性
1.1.2 子網絡
1.1.3 總體屬性
1.2 單個節點的動態屬性分析
1.3 條件特異子網的構建與分析
1.3.1 動態蛋白質複合物的發現
1.3.2 組織特異子網的構建與分析
1.3.3 內容相關子網的識別
1.4 網絡動態的分析與模擬
1.4.1 物理相互作用網絡的動態研究
1.4.2 遺傳相互作用網絡的動態研究
1.4.3 網絡動態的建模與仿真
1.5 生物網絡構建與分析的未來預期
參考文獻
第2章 生物網絡中單個蛋白質重要性的度量
2.1 數據集
2.1.1 小鼠的海馬神經元中的信號轉導網絡
2.1.2 小鼠基因敲除表型
2.1.3 小鼠進化速率
2.2 用於度量蛋白質重要性的新指標sigFlux
2.2.1 SigFlux定義
2.2.2 SigFlux計算
2.3 SigFlux與蛋白質的必要性顯著相關
2.4 SigFlux可以指示蛋白質的進化速率
2.5 SigFlux與連接度的比較
2.5.1 SigFlux和連接度分別表徵蛋白質的整體屬性和局部屬性
2.5.2 蛋白質的SigFlux和連接度分佈
參考文獻
第3章 蛋白質相互作用中的信號流走向預測
3.1 基於結構域的預測方法
3.1.1 數據集
3.1.2 基於結構域預測蛋白質相互作用中信號流走向的方法
3.1.3 方法評估
3.2 基於蛋白質功能注釋的預測方法
3.2.1 蛋白質功能注釋
3.2.2 根據功能注釋預測蛋白質相互作用中信號流走向的方法
3.2.3 方法評估
3.3 基於蛋白質序列的預測方法
3.3.1 蛋白質序列的數學表示方法
3.3.2 支持向量機方法介紹
3.3.3 根據蛋白質序列預測蛋白質相互作用中信號流走向的方法
3.3.4 方法評估
3.4 基於貝葉斯方法的整合方法
3.4.1 貝葉斯整合方法的建立
3.4.2 貝葉斯方法評估
3.4.3 預測蛋白質相互作用中信號流走向的網頁工具
3.4.4 基於結構域、功能注釋和蛋白質序列的方法與貝葉斯方法比較
3.5 在整合的人蛋白質相互作用網絡中推斷潛在信號通路並進行屬性分析
1.1 靜態網絡屬性分析
1.1.1 單個節點的屬性
1.1.2 子網絡
1.1.3 總體屬性
1.2 單個節點的動態屬性分析
1.3 條件特異子網的構建與分析
1.3.1 動態蛋白質複合物的發現
1.3.2 組織特異子網的構建與分析
1.3.3 內容相關子網的識別
1.4 網絡動態的分析與模擬
1.4.1 物理相互作用網絡的動態研究
1.4.2 遺傳相互作用網絡的動態研究
1.4.3 網絡動態的建模與仿真
1.5 生物網絡構建與分析的未來預期
參考文獻
第2章 生物網絡中單個蛋白質重要性的度量
2.1 數據集
2.1.1 小鼠的海馬神經元中的信號轉導網絡
2.1.2 小鼠基因敲除表型
2.1.3 小鼠進化速率
2.2 用於度量蛋白質重要性的新指標sigFlux
2.2.1 SigFlux定義
2.2.2 SigFlux計算
2.3 SigFlux與蛋白質的必要性顯著相關
2.4 SigFlux可以指示蛋白質的進化速率
2.5 SigFlux與連接度的比較
2.5.1 SigFlux和連接度分別表徵蛋白質的整體屬性和局部屬性
2.5.2 蛋白質的SigFlux和連接度分佈
參考文獻
第3章 蛋白質相互作用中的信號流走向預測
3.1 基於結構域的預測方法
3.1.1 數據集
3.1.2 基於結構域預測蛋白質相互作用中信號流走向的方法
3.1.3 方法評估
3.2 基於蛋白質功能注釋的預測方法
3.2.1 蛋白質功能注釋
3.2.2 根據功能注釋預測蛋白質相互作用中信號流走向的方法
3.2.3 方法評估
3.3 基於蛋白質序列的預測方法
3.3.1 蛋白質序列的數學表示方法
3.3.2 支持向量機方法介紹
3.3.3 根據蛋白質序列預測蛋白質相互作用中信號流走向的方法
3.3.4 方法評估
3.4 基於貝葉斯方法的整合方法
3.4.1 貝葉斯整合方法的建立
3.4.2 貝葉斯方法評估
3.4.3 預測蛋白質相互作用中信號流走向的網頁工具
3.4.4 基於結構域、功能注釋和蛋白質序列的方法與貝葉斯方法比較
3.5 在整合的人蛋白質相互作用網絡中推斷潛在信號通路並進行屬性分析
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