| 缩略语表 | 第1-8页 |
| 中文摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 1 引言 | 第11-20页 |
| ·NetPhosK | 第12-13页 |
| ·DISPHOS | 第13-14页 |
| ·KinasePhos | 第14-15页 |
| ·Scansite | 第15-16页 |
| ·PlantPhos | 第16-17页 |
| ·Musite | 第17-18页 |
| ·PhosphoRice | 第18-20页 |
| 2 材料与方法 | 第20-27页 |
| ·数据的收集与整理 | 第20-21页 |
| ·试验方法 | 第21-23页 |
| ·CKSAAP 编码的特征提取 | 第21页 |
| ·MDD 的特征提取 | 第21-23页 |
| ·SVM模型的建立与评估 | 第23-25页 |
| ·SVM算法 | 第23-24页 |
| ·模型的建立与评估 | 第24-25页 |
| ·独立测试 | 第25-26页 |
| ·评价指标 | 第26-27页 |
| 3 结果与分析 | 第27-41页 |
| ·MDD聚类结果 | 第27-29页 |
| ·不同K值MDD聚类子集的预测性能 | 第29-35页 |
| ·MDD聚类子集的预测性能 | 第35-37页 |
| ·未聚类的单一SVM模型的预测性能 | 第37-38页 |
| ·SVM模型对独立测试数据集的预测性能 | 第38-39页 |
| ·不同预测方法的性能比较 | 第39-40页 |
| ·在线工具的构建 | 第40-41页 |
| 4 讨论 | 第41-44页 |
| ·CKSAAP与MDD方法分析蛋白质磷酸化序列特征 | 第41-42页 |
| ·基于SVM模型的SVMphos_Rice的预测性能 | 第42-44页 |
| REFERENCES | 第44-50页 |
| 致谢 | 第50页 |