| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·生物信息学概况 | 第12-13页 |
| ·生物信息学概念 | 第12页 |
| ·生物信息学的研究目标和任务 | 第12-13页 |
| ·基因组进化研究的现状 | 第13-16页 |
| ·国外研究现状 | 第13-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文的研究内容与主要方法 | 第16-17页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第16页 |
| ·论文研究的主要方法 | 第16-17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 生物信息学相关知识 | 第19-27页 |
| ·DNA--生物遗传信息的载体 | 第19-21页 |
| ·中心法则 | 第21-22页 |
| ·DNA 的复制 | 第21页 |
| ·转录 | 第21页 |
| ·翻译 | 第21-22页 |
| ·基因组 | 第22-23页 |
| ·真核生物基因组 | 第23页 |
| ·原核生物基因组 | 第23页 |
| ·生物信息学数据库 | 第23-27页 |
| ·基因和基因组数据库 | 第24-25页 |
| ·蛋白质数据库 | 第25-26页 |
| ·其它数据库 | 第26-27页 |
| 第三章 数据降维算法综述 | 第27-41页 |
| ·数据降维算法的提出 | 第27-29页 |
| ·维数灾难及解决方法 | 第27-29页 |
| ·数据降维算法的定义 | 第29页 |
| ·数据降维算法的分类 | 第29页 |
| ·典型降维算法概述 | 第29-41页 |
| ·线性降维 | 第31-33页 |
| ·非线性降维 | 第33-39页 |
| ·不同算法之间的比较 | 第39-41页 |
| 第四章 局部线性嵌入算法的参数选取 | 第41-53页 |
| ·LLE 的K -近邻域问题 | 第41-48页 |
| ·基于先验知识的K 选取 | 第41页 |
| ·简单方法 | 第41-42页 |
| ·小世界邻域优化方法 | 第42-43页 |
| ·本论文提出的方法 | 第43-48页 |
| ·LLE 的本征维数的选取 | 第48-52页 |
| ·基于损失函数最小化的本征维数的选取 | 第49-52页 |
| ·本章结论 | 第52-53页 |
| 第五章 组合降维算法在基因组数据分析中的研究 | 第53-65页 |
| ·问题的提出 | 第53-54页 |
| ·PCA 的局限性 | 第53页 |
| ·LLE 的局限性 | 第53-54页 |
| ·PCA+LLE 组合降维算法 | 第54-58页 |
| ·算法设想 | 第54-56页 |
| ·算法基本思想及其步骤 | 第56-57页 |
| ·算法分析 | 第57-58页 |
| ·基于PCA+LLE 组合降维算法的基因组特征分析 | 第58-64页 |
| ·实验数据 | 第58页 |
| ·特征选取 | 第58-59页 |
| ·基于PCA+LLE 的降维处理 | 第59-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 原核细菌的亲缘分析及其生物系统树图的建立 | 第65-81页 |
| ·分子水平的系统发生分析 | 第65-66页 |
| ·以基因组为研究对象的系统发生分析方法的介绍 | 第66-67页 |
| ·基于多颗系统发生树的方法 | 第66页 |
| ·基于基因次序的方法 | 第66页 |
| ·基于基因内容的方法 | 第66-67页 |
| ·基于PCA+LLE 的组合降维算法的基因组系统发生分析 | 第67-80页 |
| ·基因组中DNA 序列的特征选取 | 第68-70页 |
| ·比较基准基因组的选取及基因组内基因的分类 | 第70-72页 |
| ·不同基因组间的比较 | 第72-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第七章 结论与展望 | 第81-83页 |
| ·结论 | 第81-82页 |
| ·展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第88页 |