| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-22页 |
| ·生物信息学概述 | 第8-13页 |
| ·嗜热菌其耐热机制的研究进展 | 第13-21页 |
| ·本文研究的意义及主要工作 | 第21-22页 |
| 第二章 产甲烷杆菌耐热性与核酸序列的关系 | 第22-29页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·材料与方法 | 第22-24页 |
| ·密码子偏好性与嗜热菌耐热关系 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 预测产甲烷杆菌耐热性的算法研究 | 第29-40页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·BP 神经网络 | 第29-32页 |
| ·支持向量机 | 第32-36页 |
| ·多层 DIMLP 算法 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 产甲烷杆菌蛋白质一级结构的耐热性分析 | 第40-48页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·蛋白质一级结构序列统计 | 第40-44页 |
| ·基于 BP 神经网络预测蛋白质一级结构的耐热性 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 产甲烷杆菌蛋白质二级结构的耐热性分析 | 第48-61页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·蛋白质二级结构的含量及氨基酸序列研究 | 第48-57页 |
| ·基于支持向量机的蛋白质二级结构耐热性预测 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 基于 BP 神经网络和支持向量机的产甲烷杆菌耐热性预测 | 第61-68页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·基于 BP 神经网络的蛋白质耐热特性研究 | 第61-62页 |
| ·基于支持向量机的蛋白质耐热特性研究 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结束语 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 发表论文 | 第73页 |