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基于序列的蛋白质—药物相互作用预测研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
1 绪论第7-13页
    1.1 引言第7页
    1.2 研究背景第7-9页
    1.3 研究意义第9-10页
    1.4 国内外研究概况第10-11页
    1.5 论文主要研究内容第11页
    1.6 本文结构第11-13页
2 蛋白质-药物相互作用预测概述第13-23页
    2.1 蛋白质结构及其分子组成第13-17页
        2.1.1 蛋白质概述第13-15页
        2.1.2 蛋白质结构层次第15-16页
        2.1.3 蛋白质面向计算机表示方法第16-17页
    2.2 药物概述第17页
        2.2.1 药物基本信息第17页
        2.2.2 药物作用第17页
    2.3 蛋白质与药物相互作用预测研究方法第17-21页
        2.3.1 文本挖掘方法第18-19页
        2.3.2 基于结构的方法第19-20页
        2.3.3 基于序列的方法第20-21页
    2.4 本章小结第21-23页
3 特征提取及预测模型建立第23-38页
    3.1 蛋白质特征提取第23-27页
        3.1.1 PSSM ACT第23-24页
        3.1.2 PSEAAC第24-27页
    3.2 药物特征提取第27-29页
        3.2.1 药物分子指纹特征提取第27-29页
    3.3 特征组合第29-30页
    3.4 建立预测模型第30-34页
        3.4.1 基于证据理论的K近邻(OET-KNN)第30-31页
        3.4.2 支持向量机(SVM)第31-33页
        3.4.3 随机森林(RF)第33-34页
    3.5 结果评价及验证策略第34-36页
        3.5.1 评价指标第34-35页
        3.5.2 交叉验证第35-36页
        3.5.3 独立测试验证第36页
    3.6 预测框架第36-37页
    3.7 本章小结第37-38页
4 结果与讨论第38-52页
    4.1 数据集第38-39页
        4.1.1 标准数据集第38页
        4.1.2 独立测试集第38-39页
    4.2 实验参数配置第39-42页
        4.2.1 分类器参数配置第39-40页
        4.2.2 闽值配置第40-42页
    4.3 实验结果及分析第42-49页
        4.3.1 DB1860_GPCR数据集的预测结果第42-48页
        4.3.2 DB258_NR数据集的预测结果第48-49页
    4.4 预测系统设计与实现第49-51页
    4.5 本章小结第51-52页
5 总结与展望第52-54页
    5.1 工作总结第52页
    5.2 工作展望第52-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-61页
附录第61页

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