在本文中，我們主要研究了如何挖掘生物復雜網絡中的功能模塊，並探索了多樣性的功能模塊組織形式。首先，針對現有模塊分析算法存在的缺陷，提出一種衡量網絡中任意兩個結點的新相似性ISIM。其次，我們突破模塊結構是生物復雜網絡中的專享組織形式這一概念，在生物網絡上發現一種新的功能模塊組織形式，Bi-sparse功能模塊。最後，通過大規模網絡的統計分析，深入研究了Bi-sparse模塊的一些特性。

●第1章 緒論
● 1.1 復雜網絡
● 1.1.1 復雜網絡的概念
● 1.1.2 復雜網絡中的主要參數
● 1.1.3 復雜網絡研究概況
● 1.2 復雜網絡的模塊結構
● 1.2.1 社團的定義及其研究意義
● 1.2.2 社團結構研究現狀
● 1.2.2.1 譜聚類方法
● 1.2.2.2 分裂方法
● 1.2.2.3 合並方法
● 1.2.2.4 基於模塊度的優化和擴展方法
● 1.2.2.5 基於隨機遊走模型算法
● 1.2.2.6 多目標優化方法
● 1.3 生物網絡中模塊結構研究進展
● 1.3.1 基於圖論的方法
● 1.3.2 流體力學的方法
● 1.3.3 核連接方法
● 1.3.4 群體智能的方法
● 1.4 模塊的多尺度性
●部分目錄

焦清局著的《生物復雜網絡中功能模塊的挖掘》主要研究了如何挖掘生物復雜網絡中的功能模塊，並探索了多樣性的功能模塊組織形式。首先，針對現有模塊分析算法存在的缺陷，提出一種衡量網絡中任意兩個結點的新相似性ISIM，依據這種新的相似性和層次聚類思想對生物網絡中的功能模塊進行挖掘，並利用新結點相似性進一步揭示了生物網絡中蛋白質復合物的層次性和功能模塊的多尺度性。為了避免生物網絡不完備性帶來的影響，我們通過融合多條件下基因共表達譜數據構建完備的基因共表達網絡，進而分析功能模塊。接下來，我們突破模塊結構是生物復雜網絡中的專享組織形式這一概念，在生物網絡上發現一種新的功能模塊組織形式，Bi―sparse功能模塊。並相應地提出一種能同時挖掘高聚合和稀疏功能模塊的二叉樹搜索方法。最後，通過大規模網絡的統計分析，深入研究了Bi―sparse模塊的一些特性。

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