| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-34页 |
| 1.1 蛋白质组学 | 第12-14页 |
| 1.2 蛋白质功能预测 | 第14-19页 |
| 1.3 数据挖掘 | 第19-31页 |
| 1.3.1 特征提取 | 第22-25页 |
| 1.3.2 特征选择 | 第25-28页 |
| 1.3.3 支持向量机 | 第28-31页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第31-34页 |
| 第二章 禾谷镰孢菌蛋白质亚细胞定位的预测 | 第34-56页 |
| 2.1 引言 | 第34-36页 |
| 2.2 数据与方法 | 第36-44页 |
| 2.2.1 数据来源 | 第36-38页 |
| 2.2.2 基于氨基酸组成的特征提取和特征选择 | 第38-40页 |
| 2.2.3 训练集不平衡的处理 | 第40-41页 |
| 2.2.4 集成分类器的构建 | 第41-43页 |
| 2.2.5 序列比对 | 第43-44页 |
| 2.2.6 富集分析方法 | 第44页 |
| 2.3 结果与讨论 | 第44-52页 |
| 2.3.1 集成分类器的性能 | 第44-48页 |
| 2.3.3 亚细胞定位预测结果 | 第48-50页 |
| 2.3.4 预测结果的验证 | 第50-52页 |
| 2.4 本章小结 | 第52-56页 |
| 第三章 蛋白质谷胱甘肽化的预测 | 第56-76页 |
| 3.1 引言 | 第56-58页 |
| 3.2 数据与方法 | 第58-63页 |
| 3.2.1 数据集 | 第58-59页 |
| 3.2.2 从蛋白质序列中提取特征 | 第59-63页 |
| 3.2.2.1 基于氨基酸物理化学性质的特征提取 | 第59-61页 |
| 3.2.2.2 基于序列 profile 的特征提取 | 第61页 |
| 3.2.2.3 基于氨基酸组成的特征提取 | 第61-63页 |
| 3.2.3 预测模型的建立 | 第63页 |
| 3.3 预测结果分析 | 第63-69页 |
| 3.4 结构特征分析 | 第69-74页 |
| 3.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 第四章 组织特异性磷酸化网络的构建 | 第76-90页 |
| 4.1 引言 | 第76-78页 |
| 4.2 数据与方法 | 第78-81页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第78-80页 |
| 4.2.2 磷酸激酶与蛋白质模体相互作用识别 | 第80页 |
| 4.2.3 磷酸激酶与蛋白质底物相互作用预测 | 第80-81页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第81-87页 |
| 4.3.1 磷酸化网络的构建 | 第81-82页 |
| 4.3.2 组织特异性磷酸化网络 | 第82-85页 |
| 4.3.3 磷酸化网络的功能验证 | 第85-87页 |
| 4.4 本章小结 | 第87-90页 |
| 第五章 结论与展望 | 第90-94页 |
| 5.1 结论 | 第90-91页 |
| 5.2 展望 | 第91-94页 |
| 参考文献 | 第94-104页 |
| 作者在攻读博士学位期间公开发表的论文 | 第104-106页 |
| 作者在攻读博士学位期间参与的项目 | 第106-108页 |
| 致谢 | 第108页 |