【摘要】 细胞代谢是维持生命所必不可少的过程。在代谢过程中，通过特定的生物化学反应，一些物质被分解，从而为基本的生命过程提供能量，同时合成另一些生命所必需的物质。发生在某物种的活细胞内所有代谢反应构成了此物种的代谢网络。尽管在不同的物种中有大量的代谢反应，代谢网络却是高度保守的。随着很多物种的基因组测序项目的展开，人们获得了许多全基因组序列，因而能够从全基因组信息中可靠地重建物种特异的代谢网络。因此从代谢网络预测功能就成为后基因组时代研究的基本问题之一。分析代谢网络有助于理解和利用细胞代谢过程，并可能促进发酵技术和医药产业的发展。另一方面，代谢网络的拓扑结构能反映它的形成和进化的动力学特征，对网络结构的研究能帮助我们了解生命进化的历史。社团结构是许多实际复杂网络中的的一个重要特征。寻找和分析社团结构有助于更好地了解网络的内部结构，分析网络的性质。目前人们已经提出了很多算法用于寻找复杂网络中存在的社团结构。本论文主要介绍了代谢网络的结构功能关系等众多方面的研究进展，对复杂网络的社团结构划分算法做了详细的介绍，并分析了它们的优缺点，在此基础上阐述了基于链接聚类的代谢网络社团结构分析方法。它是采用一种对复杂网络中的链接进行聚类分析的方法，对高质量金黄色葡萄球菌代谢网络模型的巨强连通体进行了社团结构分析，得到了10个具有生物学意义的功能模块，结果表明链接聚类可用于识别新陈代谢网络中的功能社团。 更多还原
【Abstract】 Cellular metabolism is essential for the maintenance of life. In metabolic process, throughspecific biochemical reactions, some materials are broken down to yield energy for vitalprocesses while other substances, necessary for life, are synthesized. All metabolic reactionsoccurring within a living cell of an organism constitute the metabolic network of this organism.Although a large variety of metabolic reactions can be found in different organisms, metabolicnetworks are highly conserved across them. As the results of various genome projects, thegenome sequences of many organisms are available and the organism specific metabolicnetworks can be faithfully reconstructed from genome information. Thus the prediction offunction from the metabolic networks has become an essential step in the post-genomic era. Theanalysis of metabolic networks can help to understand and utilize cellular metabolic process inorder to promote the development of ferment technology and medicine industry. On the otherhand, the topology of metabolic networks reflects the dynamics of their formation and evolution,studying of which may help to understand the evolutionary history of life.Community structure is an important characteristic in complex networks.Seeking andanalyzing communities is an invaluable tool of understanding the structure of networks.Findingcommunity structure is a very popular issue in researches of complex networks.A lot ofalgorithms have been proposed to detect the community structure in networks. This articleprimarily introduces the research progress of structure,function and their relation of metabolicnetwork.It has particular introduction of the method on community structure in complexnetworks and analyses both advantage and disadvantage of it.On that basis, it elaborates theanalytical method of community structure in metabolic network based on link clustering.In thisarticle, we engage a links clustering based method for analyzing the giant strong component of S.aurous metabolic network from published high-quality models, we obtain 10 functional moduleswith better biological significance, which suggest that links clustering could identify functionalcommunities in metabolic networks. 更多还原
【关键词】 代谢网络； 社团结构； 系统生物学；
【Key words】 Metabolic Network； Community Structure； Systems Biology；
代谢网络社团结构研究
【目录】中文摘要 4-5
ABSTRACT 5
第一章 引言 8-10
1.1 课题背景 8
1.2 课题来源及本人工作 8
1.3 本文组织 8-10
第二章 系统生物学的研究进展 10-15
2.1 系统生物学 10-11
2.2 代谢网络 11-14
2.3 本章小结 14-15
第三章 代谢网络结构功能关系的研究现状 15-31
3.1 代谢网络 15-16
3.2 代谢网络的宏观结构 16-25
3.2.1 材料与方法 17-19
3.2.2 结果与讨论 19-25
3.3 代谢网络的结构特征 25-28
3.3.1 小世界性质 25-26
3.3.2 无标度性质 26-27
3.3.3 鲁棒性、冗余度 27
3.3.4 代谢系统的等级模块化组织模式 27-28
3.4 代谢网络的子集团及其功能 28-29
3.5 本章小结 29-31
第四章 复杂网络的社团结构划分算法综述 31-42
4.1 社团结构 31
4.2 社团结构划分算法概述 31-41
4.2.1 计算机科学中的两类算法 32-34
4.2.2 社会学中的分级聚类方法 34-40
4.2.3 其他算法 40-41
4.3 本章小结 41-42
第五章 基于链接聚类的代谢网络社团结构研究 42-50
5.1 材料和方法 42-45
5.1.1 代谢网络模型 42-44
5.1.2 链接聚类方法 44-45
5.2 结果与讨论 45-48
5.3 本章小结 48-50
第六章 总结与展望 50-51
6.1 总结 50
6.2 展望 50-51
致谢 51-52
缩略词 52-53
图表清单 53-54
参考文献 54-57
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[4] 刘志强. 基于多源数据融合的微生物代谢系统分析[D]. 中国科学技术大学 2011 [5] 王文超. 基于智能计算的微生物代谢网络与耐热性的关系研究[D]. 江南大学 2012
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