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P53抑癌基因数学模型及其应用研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 生物信息学简介第9-13页
        1.1.1 生物信息学的定义和背景第9-10页
        1.1.2 生物信息学的研究内容与方法第10-11页
        1.1.3 生物信息学的研究现状及其发展趋势第11-13页
        1.1.4 生物信息学的应用第13页
    1.2 p53基因简介第13-15页
        1.2.1 p53基因的研究现状第13-14页
        1.2.2 p53基因的发展趋势第14-15页
        1.2.3 p53家族成员的介绍第15页
    1.3 本论文的主要研究内容第15-17页
第二章 基于加权欧氏距离对头颈癌中P53突变的研究第17-23页
    2.1 代数结构第17页
    2.2 密码子间的距离第17-18页
    2.3 改进的变异系数法第18页
    2.4 分析与讨论第18-21页
    2.5 本章小结第21-23页
第三章 人类P53肿瘤蛋白的偏好性分析及其应用第23-31页
    3.1 氨基酸编码方法及RSCU第23页
    3.2 拟氨基酸编码方法及QRSCU第23页
    3.3 结果与讨论第23-29页
        3.3.1 氨基酸的偏好使用性分析第24-26页
        3.3.2 基于氨基酸编码方法下的密码子的偏好使用性分析第26-27页
        3.3.3 基于拟氨基酸编码方法下的密码子的偏好使用性分析第27-29页
    3.4 本章小结第29-31页
第四章 基于模糊综合评价方法对TP53家族的MRNA序列的分析及应用第31-41页
    4.1 基因的选取第31页
    4.2 模糊综合评价方法第31-35页
    4.3 结果与讨论第35-39页
        4.3.1 模糊综合评价结果向量第35-38页
        4.3.2 以不同碱基结尾的密码子对突变的p53蛋白、p63蛋白和P73蛋白亲水性的影响程度第38-39页
    4.4 本章小结第39-41页
第五章 总结与展望第41-43页
    5.1 总结第41页
    5.2 展望第41-43页
致谢第43-45页
参考文献第45-49页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第49页

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