钾离子通道蛋白质信息学初探
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-27页 |
| 1 基于蛋白质序列的结构预测 | 第10-12页 |
| ·同源性建模 | 第11页 |
| ·穿线法 | 第11-12页 |
| ·从头预测 | 第12页 |
| 2 蛋白质数据库简介 | 第12-17页 |
| ·综合型蛋白质数据库 | 第12-14页 |
| ·专用数据库 | 第14-17页 |
| 3 替代模型 | 第17-20页 |
| ·基于统计的替代模型 | 第18-19页 |
| ·基于物理化学性质的替代模型 | 第19-20页 |
| 4 分类算法 | 第20-25页 |
| ·朴素贝叶斯分类法 | 第20-22页 |
| ·人工神经网络 | 第22-23页 |
| ·决策树 | 第23-24页 |
| ·k-近邻法 | 第24页 |
| ·支持向量机 | 第24-25页 |
| 5 算法评价 | 第25-27页 |
| ·算法评价方法 | 第25-26页 |
| ·算法评价指标 | 第26-27页 |
| 第二章 钾离子通道蛋白质分类工具的构建 | 第27-45页 |
| 1 钾离子通道结构 | 第27-29页 |
| 2 钾离子通道蛋白质的序列比对分析 | 第29-32页 |
| ·P 区特征序列分析 | 第29-30页 |
| ·钾离子通道四个家族的多序列比对分析 | 第30-31页 |
| ·电压门控型钾离子通道五个子家族的多序列比对分析 | 第31-32页 |
| 3 支持向量机基本理论 | 第32-36页 |
| 4 构建钾离子通道蛋白质分类工具的方法步骤 | 第36-39页 |
| ·数据来源 | 第37-38页 |
| ·双肽组成替代模型 | 第38页 |
| ·构建支持向量机模型 | 第38-39页 |
| ·构建网络服务器 | 第39页 |
| 5 结果与讨论 | 第39-45页 |
| ·交叉验证方法评价模型效果 | 第40-43页 |
| ·钾离子通道预测器（PreK） | 第40-41页 |
| ·钾离子通道分类器（ClassK） | 第41-42页 |
| ·电压门控型钾离子通道分类器（ClassKv） | 第42-43页 |
| ·独立验证方法评价模型效果 | 第43-44页 |
| ·讨论 | 第44-45页 |
| 第三章 探索分类Kv 通道蛋白质的新方法 | 第45-51页 |
| 1 Kv 通道蛋白质的结构和功能 | 第45-46页 |
| 2 Kv 通道蛋白质分类的方法步骤 | 第46-48页 |
| ·数据来源 | 第46页 |
| ·Kv 通道蛋白质分类特征的选取 | 第46-47页 |
| ·构建支持向量机模型 | 第47-48页 |
| 3 结果与讨论 | 第48-51页 |
| ·留一法训练和校正分类模型 | 第48-49页 |
| ·独立验证方法评价模型效果 | 第49页 |
| ·讨论 | 第49-51页 |
| 第四章 膜蛋白跨膜区预测方法 | 第51-58页 |
| 1 TMHMM | 第51页 |
| 2 HMMTOP | 第51-52页 |
| 3 PHD-htm | 第52-53页 |
| 4 PRED-TMR | 第53-54页 |
| 5 ConPred elite | 第54页 |
| 6 MEMSAT | 第54-55页 |
| 7 SVMtm | 第55-56页 |
| 8 WCP | 第56页 |
| 9 连续小波变换方法 | 第56-57页 |
| 10 CoPreTHi | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录 攻读学位论文期间发表的学术论文目录 | 第68-69页 |
