| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 中文文摘 | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 绪论 | 第11-23页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 第二节 生物信息学概述 | 第12-14页 |
| ·什么是生物信息学 | 第12页 |
| ·生物信息学主要研究内容 | 第12-14页 |
| ·生物信息学面临的挑战 | 第14页 |
| 第三节 蛋白质结构和功能预测 | 第14-21页 |
| ·蛋白质的组成 | 第14-16页 |
| ·蛋白质序列、结构与功能的关系 | 第16-17页 |
| ·蛋白质三维结构预测 | 第17-19页 |
| ·蛋白质信号肽预测 | 第19-20页 |
| ·蛋白质数据库 | 第20-21页 |
| 第四节 本文主要研究内容及结构安排 | 第21-23页 |
| 第一章 生物信息数据挖掘 | 第23-31页 |
| 第一节 数据挖掘概述 | 第23-26页 |
| ·数据挖掘定义 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘方法 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘研究现状和发展趋势 | 第25-26页 |
| 第二节 数据挖掘在生物信息学的应用 | 第26-28页 |
| ·生物信息数据挖掘 | 第26-27页 |
| ·生物信息数据挖掘研究的重点 | 第27-28页 |
| ·生物信息数据挖掘的应用展望 | 第28页 |
| 第三节 本章小结 | 第28-31页 |
| 第二章 基于混沌蜂群算法预测蛋白质三维结构 | 第31-43页 |
| 第一节 三维AB非格模型简介 | 第31-32页 |
| 第二节 混沌蜂群算法概述 | 第32-33页 |
| ·人工蜂群算法 | 第32-33页 |
| ·混沌搜索 | 第33页 |
| 第三节 基于CABC算法的蛋白质三维结构预测方法 | 第33-37页 |
| ·编码方案 | 第33-34页 |
| ·初始食物源 | 第34页 |
| ·采蜜蜂搜索阶段 | 第34页 |
| ·跟随蜂搜索阶段 | 第34-35页 |
| ·混沌搜索新食物源 | 第35页 |
| ·算法描述 | 第35-37页 |
| 第四节 实验与讨论 | 第37-41页 |
| ·实验数据 | 第37页 |
| ·实验参数设置 | 第37-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-41页 |
| 第五节 本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 基于数据划分和集成的方法预测信号肽 | 第43-55页 |
| 第一节 不平衡数据集 | 第43-44页 |
| 第二节 概率神经网络分类器 | 第44-45页 |
| 第三节 数据划分和集成的方法预测信号肽 | 第45-50页 |
| ·训练集划分 | 第45-47页 |
| ·分类器集成 | 第47-48页 |
| ·集成的信号肽预测模型 | 第48-50页 |
| 第四节 实验与讨论 | 第50-54页 |
| ·数据集 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-54页 |
| 第五节 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 一种局部序列匹配相似度预测信号肽方法 | 第55-67页 |
| 第一节 序列比对方法 | 第55页 |
| 第二节 编码方案与相似性度量方法 | 第55-59页 |
| ·编码方案 | 第55-57页 |
| ·相似度度量 | 第57-59页 |
| 第三节 SIGNAL-LMS：一种局部序列匹配相似度预测信号肽方法 | 第59-60页 |
| 第四节 实验与讨论 | 第60-65页 |
| ·数据集 | 第60-61页 |
| ·实验评价标准 | 第61页 |
| ·实验参数确定 | 第61-62页 |
| ·实验结果 | 第62-65页 |
| 第五节 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 第一节 本文工作总结 | 第67-68页 |
| 第二节 今后工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 个人简历 | 第79-80页 |