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模体的并行聚类算法及在短柄草核心启动子预测的应用研究

论文目录   摘要 第1-3页 abstract 第3-6页 第一章 引言 第6-11页   1.1 课题的相关背景 第6-8页   1.2 课题的研究意义 第8-9页 …

论文目录  
摘要 第1-3页
abstract 第3-6页
第一章 引言 第6-11页
  1.1 课题的相关背景 第6-8页
  1.2 课题的研究意义 第8-9页
  1.3 本文主要工作及组织结构 第9-11页
第二章 课题研究的理论基础与数据来源 第11-17页
  2.1 并行计算理论基础 第11-13页
    2.1.1 并行计算概述 第11-12页
    2.1.2 OpenMP简介 第12-13页
  2.2 课题数据来源介绍 第13-17页
    2.2.1 植物基因数据库Phytozome 第13-14页
    2.2.2 短柄草核心启动子模体发现结果 第14-17页
第三章 CliP算法的设计与方法研究 第17-27页
  3.1 模体相似度度量方式SPIC 第17-18页
  3.2 基于并行计算的CliP算法过程 第18-25页
    3.2.1 寻找极大团 第18-22页
    3.2.2 将极大团合并成多个聚类 (clusters) 第22-23页
    3.2.3 删除多余节点 第23-24页
    3.2.4 聚类完成并排序输出 第24页
    3.2.5 数据结构与伪代码设计 第24-25页
  3.3 算法性能估计 第25-27页
第四章 CliP算法的实现与对比分析 第27-40页
  4.1 其他聚类算法介绍 第27-31页
    4.1.1 MCL算法 第27-30页
    4.1.2 AP算法 第30-31页
  4.2 三种算法比较 第31-38页
    4.2.1 在子模体相似度图中聚类模体 第32-35页
    4.2.2 在大规模的假定模体(putative motif)中识别真模体 第35-37页
    4.2.3 计算速度 第37-38页
  4.3 基于Cli P算法的在线工具 第38-40页
第五章 算法对短柄草核心启动子的预测分析 第40-49页
  5.1 模体发现计算 第40-41页
  5.2 基于SPIC构建模体相似度图 第41-42页
  5.3 模体聚类计算 第42-49页
    5.3.1 聚类结果输出 第42-44页
    5.3.2 聚类结果评估 第44-49页
第六章 总结与展望 第49-50页
参考文献 第50-53页

………………………………………………………

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