| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究对象和方法 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究对象 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容 | 第14页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关工作简介 | 第15-21页 |
| 2.1 蛋白质翻译后修饰概述 | 第15-16页 |
| 2.1.1 基于质谱的预测方法 | 第15页 |
| 2.1.2 蛋白质翻译后修饰相关数据库 | 第15-16页 |
| 2.1.3 生物信息学的预测方法 | 第16页 |
| 2.2 特征选择算法 | 第16-17页 |
| 2.3 决策树相关分类算法 | 第17-18页 |
| 2.3.1 ID3算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 C4.5 算法 | 第18页 |
| 2.3.3 CART算法 | 第18页 |
| 2.3.4 随机森林算法 | 第18页 |
| 2.4 集成学习算法 | 第18-19页 |
| 2.5 正例未标注学习算法 | 第19-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于特征选择与建模的SUMO化后修饰位点预测 | 第21-38页 |
| 3.1 方法概述与流程 | 第21-22页 |
| 3.2 数据集预处理 | 第22-24页 |
| 3.2.1 正例数据集来源 | 第22-23页 |
| 3.2.2 正例数据集预处理 | 第23页 |
| 3.2.3 负例蛋白和位点的选取 | 第23页 |
| 3.2.4 数据集的划分 | 第23-24页 |
| 3.3 特征提取 | 第24-25页 |
| 3.3.1 基于蛋白规模的特征 | 第24-25页 |
| 3.3.2 基于位点规模的特征 | 第25页 |
| 3.4 特征选择 | 第25-30页 |
| 3.4.1 第一步Filter型特征选择 | 第26-27页 |
| 3.4.2 第二步Wrapper型特征选择 | 第27-30页 |
| 3.5 建立模型 | 第30页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第30-37页 |
| 3.6.1 性能评估标准 | 第30-31页 |
| 3.6.2 蛋白质SUMO化修饰位点窗.序列的Sequence Logo图 | 第31-32页 |
| 3.6.3 对SUMO化蛋白的实验结果与分析 | 第32-33页 |
| 3.6.4 功能特征对SUMO化蛋白实验结果的影响 | 第33页 |
| 3.6.5 对SUMO化位点的实验结果与分析 | 第33-35页 |
| 3.6.6 两步骤特征选择的对预测性能影响 | 第35页 |
| 3.6.7 与其他预测工具的性能比较 | 第35-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于正例未标注学习的SUMO化后修饰位点预测 | 第38-45页 |
| 4.1 方法概述与流程 | 第38-39页 |
| 4.2 数据集预处理 | 第39页 |
| 4.3 特征提取和选择 | 第39-40页 |
| 4.4 P-AnDT算法描述 | 第40-43页 |
| 4.4.1 AODT算法和AnDT算法 | 第40-41页 |
| 4.4.2 P-AnDT算法 | 第41-43页 |
| 4.5 建立模型 | 第43页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第43-44页 |
| 4.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 附录 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者简介 | 第53页 |
