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基于序列特征的胞内蛋白稳定性计算分析

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
图表清单第10-12页
注释表第12-13页
第一章 绪论第13-21页
   ·论文研究背景第13-15页
   ·胞内蛋白质降解研究现状第15-18页
   ·论文研究的关键问题与研究意义第18-19页
     ·论文研究的意义第18页
     ·论文研究的关键问题第18-19页
   ·论文研究内容第19-21页
第二章 实验数据处理与分类工具介绍第21-29页
   ·引言第21页
   ·实验数据的获取与预处理第21-24页
     ·高通量实验技术与数据获取第21-22页
     ·实验数据预处理第22-24页
   ·支持向量机(SVM)分类工具第24-28页
     ·SVM 算法简介第25-27页
     ·SVM 算法软件包第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 特征提取与模型构建第29-51页
   ·引言第29页
   ·特征提取第29-45页
     ·物化性质第29-32页
     ·一级结构第32-33页
     ·结构相关特征第33-36页
     ·重要基序第36-43页
     ·翻译后修饰第43-45页
   ·样本集和模型构建第45-48页
     ·特征处理及评价指标第45-48页
     ·分类模型构建第48页
   ·预测结果第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第四章 SProtP 模型分析与讨论第51-65页
   ·引言第51页
   ·预测结果讨论与对比分析第51-57页
     ·结果讨论第51-55页
     ·与N-end 规则对比第55-57页
   ·亚细胞定位分析第57-59页
   ·SProtP 推广性研究第59-61页
     ·R&S 数据集预测第59-60页
     ·独立数据集预测第60-61页
   ·跨物种讨论第61-64页
     ·酵母数据获取与样本集构建第61页
     ·酵母预测模型分析以及与SProtP 比较第61-64页
   ·本章小结第64-65页
第五章 网络工具开发第65-70页
   ·引言第65页
   ·界面与使用介绍第65-67页
     ·界面第65-66页
     ·使用介绍第66-67页
   ·预测工具的网络实现第67-68页
   ·本章小结第68-70页
第六章 全文总结与展望第70-73页
   ·论文所做的主要工作第70-71页
   ·后续研究工作展望第71-73页
参考文献第73-78页
致谢第78-79页
在学期间的研究成果及学术论文情况第79页

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