| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 插图目录 | 第13-15页 |
| 表格目录 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-30页 |
| ·引言 | 第16-18页 |
| ·蛋白质 | 第18-20页 |
| ·蛋白质相互作用及其研究意义 | 第20-23页 |
| ·蛋白质相互作用研究现状 | 第23-24页 |
| ·本文的内容安排和创新点 | 第24-27页 |
| ·本文的内容安排 | 第24-26页 |
| ·本文的主要创新点 | 第26-27页 |
| 参考文献 | 第27-30页 |
| 第二章 蛋白质相互作用的相关方法介绍 | 第30-45页 |
| ·确定蛋白质相互作用的实验方法 | 第30-34页 |
| ·酵母双杂交系统 | 第30-32页 |
| ·质谱技术 | 第32-33页 |
| ·蛋白质芯片 | 第33-34页 |
| ·预测蛋白质相互作用的计算方法 | 第34-41页 |
| ·基于基因组信息的方法 | 第34-36页 |
| ·基于进化信息的方法 | 第36-38页 |
| ·基于蛋白质结构的方法 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 第三章 基于氨基酸残基进化保守性的蛋白质相互作用位点预测方法 | 第45-85页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·氨基酸残基进化保守性 | 第46页 |
| ·基于氨基酸残基进化保守性的蛋白质特征提取 | 第46-53页 |
| ·残基序列谱 | 第48-49页 |
| ·序列信息熵 | 第49-50页 |
| ·残基进化速率 | 第50-53页 |
| ·使用 SVM方法预测heterocomplexes中的蛋白质相互作用位点 | 第53-68页 |
| ·支撑向量机概述 | 第53-57页 |
| ·数据准备 | 第57页 |
| ·相关定义 | 第57-58页 |
| ·预测器构建 | 第58-61页 |
| ·预测器性能的评价指标 | 第61-62页 |
| ·实验结果 | 第62-64页 |
| ·对相互作用位点的定位 | 第64-65页 |
| ·讨论 | 第65-68页 |
| ·基于 SVM-Bayes方法预测transient complexes中的蛋白质相互作用位点 | 第68-81页 |
| ·数据集的准备 | 第69页 |
| ·相关定义 | 第69-71页 |
| ·预测器构建 | 第71-74页 |
| ·实验结果 | 第74-77页 |
| ·使用三维结构来评价预测 | 第77-78页 |
| ·与其它的方法进行比较 | 第78-80页 |
| ·讨论 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 第四章 基于蛋白质-结构域关系的 MLE-PEM蛋白质相互作用预测方法 | 第85-102页 |
| ·引言 | 第85-86页 |
| ·最大似然估计(MLE)与 EM算法 | 第86-90页 |
| ·最大似然估计 | 第86-89页 |
| ·EM算法 | 第89-90页 |
| ·基于 MLE-PEM算法的蛋白质相互作用预测方法 | 第90-94页 |
| ·实验结果 | 第94-97页 |
| ·数据源 | 第94-95页 |
| ·参数选择 | 第95页 |
| ·预测结果 | 第95-97页 |
| ·讨论 | 第97-100页 |
| ·本章小结 | 第100页 |
| 参考文献 | 第100-102页 |
| 第五章 基于结构域组成变换的混合 GA/SVM蛋白质相互作用预测方法 | 第102-118页 |
| ·引言 | 第102-103页 |
| ·基于结构域组成变换的混合GA/SVM算法 | 第103-109页 |
| ·数据集准备 | 第103-104页 |
| ·蛋白质对的矢量表达 | 第104页 |
| ·结构域组成的变换 | 第104-105页 |
| ·利用混合GA/SVM方法选择结构域组成变换 | 第105-109页 |
| ·实验结果 | 第109-113页 |
| ·预测性能 | 第109-110页 |
| ·蛋白质-蛋白质相互作用预测结果及其生物意义 | 第110-111页 |
| ·与其它相关工作的比较 | 第111-113页 |
| ·讨论 | 第113-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-118页 |
| 总结与展望 | 第118-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 附录 科研成果清单 | 第122-123页 |
