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人类基因组转录调节模体距离保守性的研究与转录起始位点的预测

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
引言第13-18页
第一章 距离保守性第18-24页
 第一节 距离保守性的发现第18-22页
   ·引言第18-19页
   ·数据准备第19-20页
     ·数据集第19页
     ·TFBS中的7-mers分类第19-20页
   ·7-mer对距离保守性的发现第20-22页
 第二节 NT集搜索算法第22-24页
第二章 7-mer集上的距离保守性检验第24-32页
 第一节 引言第24-25页
 第二节 距离保守的调节模体搜索(DCRMS)算法第25-28页
   ·DCRMS算法的基本思想第25页
   ·距离参数的定义第25-26页
   ·二次判别分析(Quadratic Discriminant Analysis,QDA)第26-28页
 第三节 距离保守的调节模体预测第28-30页
   ·Ps和Nt集中的检验结果第28页
   ·Pc集和Nf集中的预测结果第28-30页
 第四节 讨论第30-32页
   ·k-mer对保守性机制的分析第30-31页
   ·距离保守性的讨论第31-32页
第三章 组织特异性模体对的距离保守性检验第32-47页
 第一节 人类组织特异模体对数据第32-33页
 第二节 人类组织特异模体对识别的参数定义第33-35页
   ·距离分歧参数定义第33页
   ·Fisher线性判别第33-35页
 第三节 距离分歧参数在28个组织中的统计第35-38页
   ·距离分歧参数的统计第35-38页
 第四节 组织特异转录调节模体对的识别第38-43页
   ·28个组织中的自洽检验第38-40页
   ·人类组织特异性模体对的识别第40-43页
 第五节 讨论第43-46页
   ·为什么选择7-mer?第43页
   ·随机涨落第43页
   ·组织特异模体对注释第43-46页
 第六节 小结第46-47页
第四章 IDQD算法第47-56页
 第一节 算法描述第47-51页
   ·ID算法第47-48页
   ·ID算法评价第48-49页
   ·QD算法第49-51页
 第二节 讨论第51-55页
   ·ID算法的理论基础——信息极大化原理第51-53页
     ·信息极大化——信息生物学的一条基本原理第51-52页
     ·信息极大化原理的证据第52-53页
   ·QD中分类阈值ξ_0的确定第53-55页
 第三节 小结第55-56页
第五章 人类基因组转录起始位点的预测第56-71页
 第一节 引言第56-58页
 第二节 数据集第58-60页
   ·典型TSS预测数据集第58-59页
   ·全基因组TSS预测数据集第59-60页
 第三节 ID参数定义第60-62页
 第四节 结果第62-68页
   ·典型TSS预测结果第62-65页
   ·全基因组TSS预测结果第65-68页
 第五节 讨论第68-70页
   ·TSS识别中ID参数分析第68-69页
   ·关于可变启动子第69页
   ·染色质重塑与转录起始第69-70页
 第六节 小结第70-71页
参考文献第71-81页
附录1 附表第81-89页
附录2 附图第89-91页
致谢第91-93页
作者论文目录第93页

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