| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 谷胱甘肽化位点预测的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 谷胱甘肽化位点预测研究方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 谷胱甘肽化位点dbGSH数据库 | 第13页 |
| 1.3 本文主要研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 谷胱甘肽化位点的研究现状 | 第15-18页 |
| 2.1 高效液相色谱法 | 第15页 |
| 2.2 荧光法 | 第15-16页 |
| 2.3 基于蛋白质序列预测谷胱甘肽化位点的方法 | 第16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第三章 基于多序列特征的谷胱甘肽化位点的预测 | 第18-28页 |
| 3.1 基于多序列特征的谷胱甘肽化位点预测算法思想 | 第18页 |
| 3.2 数据集的提取 | 第18-19页 |
| 3.3 多序列特征 | 第19-21页 |
| 3.3.1 k-spaced氨基酸组成对 | 第19页 |
| 3.3.2 自相关函数 | 第19-20页 |
| 3.3.3 加权氨基酸组成 | 第20页 |
| 3.3.4 规范化范德华体积 | 第20页 |
| 3.3.5 分组重量编码 | 第20-21页 |
| 3.3.6 氨基酸组成 | 第21页 |
| 3.3.7 理化属性 | 第21页 |
| 3.3.8 位置特异性打分矩阵 | 第21页 |
| 3.4 特征选择 | 第21-22页 |
| 3.5 性能评价 | 第22-23页 |
| 3.6 结果与讨论 | 第23-26页 |
| 3.6.1 最优候选特征选择 | 第23页 |
| 3.6.2 CKSAAP特征分析 | 第23页 |
| 3.6.3 PSSM特征分析 | 第23-24页 |
| 3.6.4 PCP特征分析 | 第24-25页 |
| 3.6.5 复合特征分析 | 第25-26页 |
| 3.7 预测性能 | 第26-28页 |
| 第四章 基于多序列特征的跨物种的蛋白质谷胱甘肽化位点识别 | 第28-36页 |
| 4.1 基于多序列特征的跨物种的蛋白质谷胱甘肽化位点识别算法思想 | 第28页 |
| 4.2 数据集的选取 | 第28-29页 |
| 4.3 特征提取 | 第29-30页 |
| 4.3.1 二进制编码 | 第29页 |
| 4.3.2 氨基酸理化属性 | 第29-30页 |
| 4.4 两步特征选择 | 第30-31页 |
| 4.5 支持向量机 | 第31页 |
| 4.6 实验结果及结论 | 第31-35页 |
| 4.6.1 滑动窗口长度的选取 | 第31-32页 |
| 4.6.2 特征的重要性及贡献 | 第32-33页 |
| 4.6.3 训练集交叉验证结果 | 第33-34页 |
| 4.6.4 跨物种预测结果 | 第34-35页 |
| 4.7 Web服务器的实现 | 第35-36页 |
| 第五章 总结与展望 | 第36-38页 |
| 5.1 总结 | 第36页 |
| 5.2 展望 | 第36-38页 |
| 参考文献 | 第38-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第42页 |
