更新时间：03-23 （周老大）提供原创文章
摘 要:生物网络是利用网络理论对生物系统进行建模，从而借助于网络的概念、属性和复杂网络研究的各种方法来理解生物系统的演化和行为.生物网络是生物信息学中一个崭新的研究领域, 特别是蛋白质作用网络中网络模体具有很重要的生物意义.
当前对网络模体的识别研究算法正逐步应用到各个系统研究的领域中去.而网络模体发现则是生物网络数据分析中的一个核心问题.
本文主要分析了网络模体发现中的几种基本问题，从研究方法上将模体分为精确模体、概率模体和其它模体三类，并对生物网络模体发现算法进行了综述和评价，在精确网络模体发现算法中，Rand-ESU是一个很好的算法，但参数设置还比较难，需要继续改进；概率网络模体中，目前的算法还只能发现那些规模较小的模体；在其他网络模体中，Chia-Ying Cheng等人创新性地对模体给出了另一种定义，引入权重概念，将模体分为bridge模体和brick模体，并给出了相应的方法.
此外还以蛋白质网络为例，介绍网络模体的识别过程在生物网络中的应用.
最后讨论了网络模体发现算法的最新研究成果以及下一步的研究方向.
关键词：生物网络；网络模体；模体发现算法；随机网络；子图搜索
目 录
摘 要
ABSTRACT
第1章 绪论-1
1.1国内外研究现状-2
第2章 模体的定义及模体发现中的问题-3
2.1模体的定义-3
2.2 随机网络模型-3
2.3 子图搜索.4
2.4 网络模体统计意义评价.5
第3章 网络模体发现算法-6
3.1 精确网络模体发现算法-6
3.2 概率网络模体发现算法-7
3.3 其它网络模体发现算法-8
第4章 蛋白质作用网络的模体识别-10
4.1概率网络模体发现算法在蛋白质相互作用网络中的应用-10
4.2 AS-ESU抽样算法-10
4.3 蛋白质作用网络中的子图比对-10
4.4 确定概率网络模体-11
4.5 实验-12
4.5.1 实验数据-12
4.5.2 实验结果与分析-12
第5章 结论语与展望-14
参考文献-17
致 谢-19