| 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 |