| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-17页 |
| 1.1.1 生物信息学 | 第15-16页 |
| 1.1.2 蛋白质 | 第16-17页 |
| 1.2 分形理论 | 第17-19页 |
| 1.3 复杂网络 | 第19页 |
| 1.4 本文工作 | 第19-23页 |
| 第二章 疾病基因预测 | 第23-39页 |
| 2.1 基础知识和研究背景 | 第23-26页 |
| 2.1.1 基础知识 | 第23-24页 |
| 2.1.2 研究背景 | 第24-26页 |
| 2.2 数据集和方法 | 第26-32页 |
| 2.2.1 数据集 | 第26页 |
| 2.2.2 随机行走算法 | 第26-32页 |
| 2.2.3 香农熵 | 第32页 |
| 2.3 结果和讨论 | 第32-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 蛋白质折叠类型的预测 | 第39-59页 |
| 3.1 基础知识和研究背景 | 第39-42页 |
| 3.1.1 基础知识 | 第39-41页 |
| 3.1.2 研究背景 | 第41-42页 |
| 3.2 数据集和方法 | 第42-51页 |
| 3.2.1 数据集 | 第42页 |
| 3.2.2 基于物理化学特性的特征提取方法 | 第42-47页 |
| 3.2.3 基于氨基酸序列的特征提取方法 | 第47-48页 |
| 3.2.4 蛋白质的特征空间 | 第48-49页 |
| 3.2.5 主成分分析 | 第49页 |
| 3.2.6 支持向量机 | 第49-51页 |
| 3.2.7 性能评估 | 第51页 |
| 3.3 结果和讨论 | 第51-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-59页 |
| 第四章 基于预测的蛋白质二级结构构建网络预测低同源蛋白质结构类 | 第59-78页 |
| 4.1 基础知识和研究背景 | 第59-63页 |
| 4.1.1 基础知识 | 第59-61页 |
| 4.1.2 研究背景 | 第61-63页 |
| 4.2 数据集和方法 | 第63-70页 |
| 4.2.1 数据集 | 第63页 |
| 4.2.2 二级结构预测 | 第63-64页 |
| 4.2.3 预测的二级结构的混沌游戏表示 | 第64-67页 |
| 4.2.4 网络构建及其特征提取 | 第67-69页 |
| 4.2.5 蛋白质的特征空间 | 第69页 |
| 4.2.6 Fisher分类算法 | 第69页 |
| 4.2.7 支持向量机 | 第69-70页 |
| 4.2.8 性能评估 | 第70页 |
| 4.3 结果和讨论 | 第70-76页 |
| 4.4 本章小结 | 第76-78页 |
| 第五章 两态和多态蛋白质分子动力学模拟数据的分形和网络分析 | 第78-91页 |
| 5.1 基础知识和研究背景 | 第78-81页 |
| 5.1.1 基础知识 | 第78-80页 |
| 5.1.2 研究背景 | 第80-81页 |
| 5.2 数据集和方法 | 第81-87页 |
| 5.2.1 数据集 | 第81-82页 |
| 5.2.2 两态和多态折叠蛋白质的分子动力学模拟 | 第82页 |
| 5.2.3 水平可视化网络的构建及其分形与重分形分析 | 第82-84页 |
| 5.2.4 构建符号网络 | 第84-87页 |
| 5.3 结论和讨论 | 第87-90页 |
| 5.4 本章小结 | 第90-91页 |
| 总结与展望 | 第91-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 攻读博士学位期间已发表或完成的文章 | 第107页 |
