| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·操纵子简介 | 第7-8页 |
| ·操纵子预测研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 操纵子预测相关数据 | 第11-25页 |
| ·本文使用的属性信息及计算 | 第11-23页 |
| ·基因间距离 | 第11-12页 |
| ·COG 功能分类 | 第12-13页 |
| ·保守基因对（簇） | 第13-15页 |
| ·系统进化谱 | 第15-17页 |
| ·基因本体 | 第17-19页 |
| ·KEGG 同源 | 第19-21页 |
| ·同义密码子使用偏好性 | 第21-23页 |
| ·其他属性信息 | 第23-24页 |
| ·基因组和操纵子数据 | 第24-25页 |
| 第三章 操纵子预测前期工作基础 | 第25-30页 |
| ·预测问题定义 | 第25-26页 |
| ·WO 对与TUB 对 | 第25页 |
| ·操纵子对与非操纵子对 | 第25-26页 |
| ·操纵子预测数据预处理 | 第26-28页 |
| ·对数似然(Log-Likelihoods) | 第26页 |
| ·小波变换(Wavelet Transform) | 第26-27页 |
| ·局部熵最小化(Local Entropy Minimization) | 第27-28页 |
| ·预测效果的评价 | 第28页 |
| ·操纵子预测的计算智能方法 | 第28-30页 |
| 第四章 基于神经网络的操纵子预测模型 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·方法过程概括 | 第30-31页 |
| ·模型具体流程 | 第31-35页 |
| ·输入数据的处理 | 第31-34页 |
| ·多信息融合预测 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35-37页 |
| ·结论 | 第37-38页 |
| 第五章 图聚类操纵子预测模型 | 第38-53页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·方法过程概括 | 第39-40页 |
| ·模型具体流程 | 第40-48页 |
| ·基因簇的划分 | 第40页 |
| ·输入数据的处理 | 第40-45页 |
| ·预测模型 | 第45-46页 |
| ·马尔可夫聚类算法 | 第46-47页 |
| ·模型实现 | 第47-48页 |
| ·实验结果 | 第48-50页 |
| ·模型实用化和集成 | 第50-52页 |
| ·模型实用化 | 第50页 |
| ·初步集成 | 第50-52页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·工作总结 | 第53-54页 |
| ·工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 硕士期间发表论文 | 第58-59页 |
| 摘要 | 第59-62页 |
| Abstract | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65页 |