基于序列的RNA甲基化修饰位点预测研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 RNA甲基化修饰位点识别的研究概况 | 第10-11页 |
| 1.2.1 基于实验的识别方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于序列的可计算识别方法 | 第11页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文后续内容安排 | 第12-14页 |
| 2 RNA甲基化修饰位点预测概述 | 第14-24页 |
| 2.1 RNA概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 RNA分子、核苷酸与碱基 | 第14-15页 |
| 2.1.2 RNA的结构体系 | 第15-16页 |
| 2.2 RNA的甲基化修饰 | 第16-19页 |
| 2.2.1 N6-甲基腺苷位点 | 第17-18页 |
| 2.2.2 N1-甲基腺苷位点 | 第18-19页 |
| 2.3 RNA甲基化修饰位点预测概述 | 第19-21页 |
| 2.3.1 现有的预测方法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 RNA甲基化修饰位点预测的基本框架 | 第20-21页 |
| 2.4 评价指标及验证实验 | 第21-23页 |
| 2.4.1 性能评价指标 | 第21-23页 |
| 2.4.2 验证实验方法 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于序列的N6-甲基腺苷位点预测 | 第24-40页 |
| 3.1 数据集 | 第24-25页 |
| 3.2 特征提取 | 第25-29页 |
| 3.2.1 位置特异性核苷酸偏好特征 | 第26-27页 |
| 3.2.2 位置特异性二核苷酸偏好特征 | 第27-28页 |
| 3.2.3 核苷酸组成成分特征与特征融合 | 第28-29页 |
| 3.3 增量特征选择 | 第29-30页 |
| 3.4 构建预测模型 | 第30-32页 |
| 3.4.1 支持向量机算法与实现 | 第30-32页 |
| 3.4.2 在线预测服务 | 第32页 |
| 3.5 预测结果与分析 | 第32-38页 |
| 3.5.1 特征组合与分类算法的选择 | 第32-34页 |
| 3.5.2 特征选择的结果与分析 | 第34-36页 |
| 3.5.3 与现有预测方法的比较 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 基于序列的N1-甲基腺苷位点预测 | 第40-51页 |
| 4.1 构建数据集 | 第40-42页 |
| 4.1.1 N1-甲基腺苷位点数据集 | 第40-41页 |
| 4.1.2 基于组织细胞的数据集 | 第41-42页 |
| 4.2 特征提取 | 第42-43页 |
| 4.3 构建预测模型 | 第43-45页 |
| 4.3.1 极限随机树算法与实现 | 第43-44页 |
| 4.3.2 在线预测服务 | 第44-45页 |
| 4.4 预测结果与分析 | 第45-50页 |
| 4.4.1 N1-甲基腺苷位点的性质 | 第45-48页 |
| 4.4.2 基于物种的预测结果 | 第48-49页 |
| 4.4.3 基于组织细胞的预测结果 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第51页 |
| 5.2 研究展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-61页 |
| 附录 | 第61页 |
