本文对随机游走和PRINCE算法进行了研究，这两种算法都是基于蛋白质相互作用网络的全局网络进行预测，相比局部网络数据的算法效率更高。结合这两种算法，本文基于Cytoscape 3.0版本开发了致病基因预测工具GPTool，提供了致病基因预测和可视化分析的功能。

本文的主要研究内容包括复杂疾病致病基因预测的随机游走算法和PRINCE(PRIoritizatioN and Complex Elucidation)的原理和实现方法。对随机游走和PRINCE算法的理论基础进行研究和讨论。随机游走和PRINCE算法都是基于全局网络的算法，都是在蛋白质相互作用网络上进行致病基因预测。如何对蛋白质相互作用网络进行处理，如何求解随机游走的初始向量，以及PRNCE算法的先验知识矩阵也是本文的研究内容。

经过对随机游走算法和PRINCE算法的介绍和分析之后，本文将基于目前常用的可视化研究分析平台Cytoscape来集成这两种算法。通过需求分析明确插件的功能需求，并对插件的可扩展性和可维护性的实现进行了研究，最终做成致病基因预测工具GPTool，该插件通过直观简便的方式接受参数输入，然后对致病基因的预测结果进行可视化展示，方便用对结果的处理和分析。最后通过一组数据对插件进行了测试并对测试结果做出分析。

论文章节安排

本文一共分为七章，各章的内容安排如下：

第一章介绍致病基因预测的相关背景以及本文的研究内容与研究目标。

第二章介绍随机游走算法基本概念和随机游走算法的应用，介绍随机游走算法在致病基因预测中的实现与分析。

第三章介绍PRINCE算法的思想以及算法的实现原理，并对算法进行分析。

第四章介绍插件设计的需求背景，介绍了Cytoscape平台的和并结合Cytoscape 3.0的内容介绍了的插件开发流程，分析了插件的功能需求。 

第五章详细的介绍插件设计和实现中的核心工作，通过对插件结构的分析，进行结构的改进和核心内容的实现，并且在蛋白质节点封装，排序等问题上进行详细的讨论。

第六章介绍插件测试的数据来源，数据格式，并通过一组数据展示了插件的测试结果。

第七章总结全文，对进一步的研究工作进行展望。

本文希望GPTool提供完整和有多种选择的致病基因预测方法，用户输入数据之后，就能够在Cytoscape中以可可视化的形式产生结果。所以在GPTool中实现了文中前面提到的随机游走算法和PRINCE算法。

通过对功能的需求进行分析并进行了建模，使用统一建模语言(Unified Modeling Language，UML)对软件进行建模是软件工程技术最常见的技术，它具有标准统一、面向对象、表达能力强等诸多优点。用例图是用来分析需求的重要工具，本节中本文用用例图来描述插件的功能需求，GPTool插件的用例图如图4.2所示。

其中对于多算法选择用例，用户可以选择使用随机游走还是PRINCE算法，选择算法之后，插件将按照特定算法的流程执行。      

本文首先介绍了致病基因预测的研究背景、研究现状以及研究目标。随后详细介绍了对随机游走算法的研究。包括随机游走的概念，随机游走算法在致病基因预测中的应用，随机游走与重启型随机游走的分析，求解初始向量方法，算法分析等内容。接下来又详细介绍了PRINCE算法的内容，通过对信息流的概念，算法的实现原理的介绍，使用Logistic进行先验知识矩阵求解等内容对PRINCE算法的实现进行了细致的分析。

本文通过对插件的功能需求建模的方式分析了插件的需求，同时介绍了Cytoscape软件的背景和最新版Cytoscape 3.0的插件开发流程进行了介绍。插件设计与实现过程中，首先介绍了插件的整体结构与结构的改进，然后介绍了实现中的一些重点内容的处理。

最后本文介绍了插件测试的相关内容，解释了插件使用数据的格式与内容，同时通过一组数据对插件进行了测试并对结果进行了分析。