生物數(shù)據(jù)整合與挖掘

第1章　背景知識
　1.1　生物信息學(xué)
　　1.1.1　基本概念
　　1.1.2　研究內(nèi)容
　　1.1.3　研究方法
　　1.1.4　研究機構(gòu)
　1.2　數(shù)據(jù)整合
　　1.2.1　數(shù)據(jù)資源
　　1.2.2　數(shù)據(jù)整合的動因
　　1.2.3　數(shù)據(jù)整合的概念
　　1.2.4　數(shù)據(jù)整合的內(nèi)容
　1.3　數(shù)據(jù)挖掘
　　1.3.1　數(shù)據(jù)挖掘的定義
　　1.3.2　數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)
　　1.3.3　數(shù)據(jù)挖掘的類型
　　1.3.4　相關(guān)技術(shù)的差異
第2章　數(shù)據(jù)整合與數(shù)據(jù)挖掘方法
　2.1　數(shù)據(jù)整合的方法
　　2.1.1　數(shù)據(jù)整合的方式
　　2.1.2　數(shù)據(jù)整合的步驟
　2.2　數(shù)據(jù)挖掘的方法
　　2.2.1　數(shù)據(jù)挖掘過程示例
　　2.2.2　數(shù)據(jù)挖掘過程模型
　　2.2.3　數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用方式
　2.3　數(shù)據(jù)清潔技術(shù)
　　2.3.1　數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題
　　2.3.2　數(shù)據(jù)清潔的主要工作
　2.4　數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
　　2.4.1　數(shù)據(jù)倉庫的概念
　　2.4.2　數(shù)據(jù)組織
　　2.4.3　主題設(shè)計
　　2.4.4　數(shù)據(jù)加載
　　2.4.5　數(shù)據(jù)規(guī)約
　2.5　小結(jié)
第3章　生物數(shù)據(jù)源
　3.1　生物數(shù)據(jù)
　　3.1.1　生物序列數(shù)據(jù)
　　3.1.2　生物分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)
　　3.1.3　芯片及基因表達數(shù)據(jù)
　　3.1.4　生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
　3.2　生物數(shù)據(jù)組織
　　3.2.1　生物數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫組織形式
　　3.2.2　生物數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)組織形式
　3.3　生物數(shù)據(jù)庫
　　3.3.1　生物序列數(shù)據(jù)庫
　　3.3.2　基因組數(shù)據(jù)庫
　　3.3.3　結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫
　　3.3.4　芯片和基因表達數(shù)據(jù)庫
　　3.3.5　生物文獻數(shù)據(jù)庫
　3.4　生物數(shù)據(jù)源的特征
　3.5　小結(jié)
第4章　復(fù)雜生物數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)抽取
　4.1　生物數(shù)據(jù)抽取
　　4.1.1　生物數(shù)據(jù)抽取面臨的問題
　　4.1.2　包裝器的要素
　　4.1.3　抽取算法
　　4.1.4　元數(shù)據(jù)生成與包裝器生成工具
　4.2　包裝器的設(shè)計
　　4.2.1　基于實例切分的抽取算法
　　4.2.2　基于定位器多結(jié)點共享的數(shù)據(jù)抽取模型
　　4.2.3　數(shù)據(jù)抽取模型描述
　　4.2.4　元數(shù)據(jù)的生成和維護
　　4.2.5　數(shù)據(jù)抽取模型表達能力
　4.3　包裝器解決方案
　　4.3.1　面向無噪聲復(fù)雜數(shù)據(jù)源的解決方案
　　4.3.2　面向含噪聲復(fù)雜數(shù)據(jù)源的解決方案
　　4.3.3　ReDE和L-樹包裝器生成工具的架構(gòu)
　　4.3.4　ReDE和L-樹包裝器生成工具的實現(xiàn)技術(shù)
　4.4　L-樹匹配：面向復(fù)雜數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)抽取算法
　　4.4.1　L-樹上的數(shù)據(jù)映射機制
　　4.4.2　L-樹匹配算法的相關(guān)概念
　　4.4.3　L-樹匹配算法
　　4.4.4　L-樹匹配算法舉例
　4.5　基于L-樹的包裝器生成工具
　　4.5.1　將ERE擴充成數(shù)據(jù)抽取腳本語言
　　4.5.2　可視化編輯調(diào)試環(huán)境
　　4.5.3　ERE的可視化構(gòu)建
　　4.5.4　ERE的邏輯檢查
　　4.5.5　抽取結(jié)果的可視化評價
　　4.5.6　以XML格式輸出抽取結(jié)果
　4.6　小結(jié)
第5章　生物數(shù)據(jù)整合案例
　5.1　生物數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)的設(shè)計
　　5.1.1　生物數(shù)據(jù)整合的關(guān)鍵問題分析
　　5.1.2　生物數(shù)據(jù)整合目標(biāo)的確立
　　5.1.3　生物數(shù)據(jù)整合方式和技術(shù)的設(shè)計
　5.2　基于GO的數(shù)據(jù)整合
　　5.2.1　GO簡介
　　5.2.2　DB2GO表
　　5.2.3　語義相似數(shù)據(jù)庫表
　　5.2.4　以GO統(tǒng)一數(shù)據(jù)的邏輯和語義
　5.3　數(shù)據(jù)抽取和增量更新
　　5.3.1　數(shù)據(jù)抽取
　　5.3.2　數(shù)據(jù)的增量更新
　5.4　基于GO的查詢技術(shù)
　　5.4.1　異構(gòu)生物數(shù)據(jù)庫的語義查詢
　　5.4.2　BioDW中語義查詢的體系結(jié)構(gòu)
　　5.4.3　GO語義相似性度量方法
　　5.4.4　語義相似性查詢
　5.5　BioDW系統(tǒng)
　　5.5.1　BioDW的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
　　5.5.2　BioDW的系統(tǒng)的數(shù)據(jù)規(guī)模
　　5.5.3　BioDW的數(shù)據(jù)查詢
　5.6　小結(jié)
第6章　生物序列數(shù)據(jù)挖掘進展
　6.1　生物序列數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和內(nèi)容
　　6.1.1　生物序列相似性
　　6.1.2　生物序列模式挖掘
　　6.1.3　生物序列聚類分析
　　6.1.4　生物序列分類分析
　　6.1.5　生物序列關(guān)聯(lián)分析
　　6.1.6　生物序列異常分析
　6.2　生物序列數(shù)據(jù)挖掘的研究階段
　　6.2.1　基于統(tǒng)計技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用階段
　　6.2.2　一般化數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用階段
　　6.2.3　專門數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的設(shè)計階段
　6.3　生物序列數(shù)據(jù)挖掘研究與應(yīng)用現(xiàn)狀
　　6.3.1　生物序列模式挖掘方面
　　6.3.2　生物序列聚類分析方面
　　6.3.3　生物序列分類分析方面
　　6.3.4　生物序列關(guān)聯(lián)分析方面
　　6.3.5　生物序列異常分析方面
　6.4　生物序列數(shù)據(jù)挖掘研究趨勢
　6.5　小結(jié)
第7章　生物序列數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
　7.1　序列數(shù)據(jù)源
　7.2　生物序列模式挖掘
　　7.2.1　生物序列模式挖掘問題
　　7.2.2　基于多支持度的生物序列模式挖掘框架
　　7.2.3　基于多支持度的生物序列模式挖掘算法
　7.3　生物序列聚類分析
　　7.3.1　生物序列聚類問題分析
　　7.3.2　蛋白質(zhì)序列聚類
　　7.3.3　基因序列聚類
　7.4　生物序列分類分析
　　7.4.1　生物序列分類問題分析
　　7.4.2　轉(zhuǎn)錄因子分類
　　7.4.3　基于支持向量機的轉(zhuǎn)錄因子分類算法
　7.5　小結(jié)
第8章　基因芯片數(shù)據(jù)挖掘
　8.1　基因表達譜芯片數(shù)據(jù)挖掘
　　8.1.1　基因表達譜數(shù)據(jù)分析
　　8.1.2　基因表達相似性分析
　　8.1.3　基因表達共發(fā)生分析
　　8.1.4　基因表達路徑分析
　　8.1.5　特殊表達基因分析
　8.2　基因表達譜數(shù)據(jù)庫建設(shè)
　　8.2.1　基因表達譜芯片數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)
　　8.2.2　基因表達譜數(shù)據(jù)庫建設(shè)的難點
　　8.2.3　數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計
　　8.2.4　數(shù)據(jù)加載與數(shù)據(jù)管理
　　8.2.5　自動導(dǎo)入數(shù)據(jù)
　8.3　基因表達譜數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
　　8.3.1　數(shù)據(jù)挖掘框架
　　8.3.2　BDMAPA架構(gòu)擴展
　　8.3.3　基因表達譜芯片數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
　8.4　小結(jié)
第9章　轉(zhuǎn)錄因子、順式調(diào)控元件挖掘系統(tǒng)
　9.1　轉(zhuǎn)錄因子、順式調(diào)控元件挖掘原理
　　9.1.1　轉(zhuǎn)錄因子、順式調(diào)控元件挖掘原理
　　9.1.2　順式調(diào)控元件文本挖掘原理
　9.2　轉(zhuǎn)錄因子、順式調(diào)控元件挖掘系統(tǒng)設(shè)計
　　9.2.1　數(shù)據(jù)挖掘軟件
　　9.2.2　數(shù)據(jù)分析服務(wù)
　　9.2.3　綜合的轉(zhuǎn)錄因子、順式調(diào)控元件數(shù)據(jù)庫
　9.3　小結(jié)
第10章　生物序列數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
　10.1　生物數(shù)據(jù)處理面臨的問題
　　10.1.1　生物數(shù)據(jù)存儲方式
　　10.1.2　生物序列數(shù)據(jù)庫的查詢需求
　10.2　生物序列數(shù)據(jù)模型BioSeg
　　10.2.1　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
　　10.2.2　代數(shù)操作
　　10.2.3　Open BUILTIN函數(shù)
　　10.2.4　等價規(guī)則
　　10.2.5　BioSeg模型的特點
　10.3　生物序列數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的設(shè)計
　　10.3.1　代數(shù)查詢實例
　　10.3.2　查詢語言
　　10.3.3　體系結(jié)構(gòu)
　10.4　小結(jié)
參考文獻
致謝