| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·miRNA 简介 | 第12-13页 |
| ·miRNA 识别方法 | 第13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的研究内容和文章的结构安排 | 第15-16页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·主要创新工作 | 第15-16页 |
| ·论文的结构 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 工具介绍 | 第17-23页 |
| ·RANfold 简介 | 第17页 |
| ·LIBSVM 简介 | 第17-22页 |
| ·SVM 理论简介 | 第17-22页 |
| ·SVM 算法的软件实现—LIBSVM | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 数据集的构建 | 第23-28页 |
| ·miRNA 的鉴别及命名 | 第23-24页 |
| ·miRNA 的鉴别规则 | 第23-24页 |
| ·MiRNA 的命名规则 | 第24页 |
| ·MiRNA 的存储 | 第24页 |
| ·实验数据的获得 | 第24-26页 |
| ·Pre-miRNA 序列（正样本）的来源 | 第24-25页 |
| ·负样本的获取 | 第25-26页 |
| ·训练集的构建 | 第26页 |
| ·MiRBase 12.0 上的训练集 | 第26页 |
| ·Triplet-SVM 的训练集 | 第26页 |
| ·测试集的构建 | 第26-27页 |
| ·MiRBase 12.0 上的测试集 | 第26页 |
| ·Triplet-SVM 的测试集 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于二联语法编码的miRNA 预测 | 第28-42页 |
| ·算法提出的背景 | 第28页 |
| ·更优秀的局部结构-序列特征提取算法——二联语法 | 第28-33页 |
| ·算法的网络实现 | 第33-41页 |
| ·网络应用程序的使用方法 | 第34-37页 |
| ·网络应用程序的具体实现 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第42-52页 |
| ·实验结果 | 第42-48页 |
| ·MiRBase 12.0 数据集的实验结果 | 第42-46页 |
| ·miRBase 5.0 数据集上的实验结果 | 第46-48页 |
| ·实验分析 | 第48-51页 |
| ·对pre-miRNA 进化过程的推测 | 第48页 |
| ·二联语法算法与其变种的比较 | 第48-49页 |
| ·与Triplet-SVM 的对比分析 | 第49-50页 |
| ·miRBase 12.0 和miRBase 5.0 数据集上结果的对比与分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 多环pre-miRNA 预测初探 | 第52-58页 |
| ·多环pre-miRNA 预测算法的研究背景 | 第52页 |
| ·实验数据与方法 | 第52-56页 |
| ·数据集的构建 | 第52-53页 |
| ·数据的预处理 | 第53页 |
| ·算法流程 | 第53-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 附件1：二联语法算法C++实现 | 第65-69页 |
| 附件2：二联语法算法网络应用程序前端代码 | 第69-72页 |
| 附件3：二联语法算法网络程序后端代码 | 第72-75页 |
| 附件4：多环pre‐miRNA 预测算法的C++实现 | 第75-81页 |