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基于序列信息的核小体定位理论分析及预测

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-27页
   ·引言第11-12页
   ·研究背景和意义第12-26页
     ·核小体定位的基本概念第12-14页
     ·核小体定位图谱第14-17页
     ·核小体定位的机制第17-23页
     ·核小体定位的生物学意义第23-24页
     ·结合DNA序列信息的核小体定位预测第24-26页
   ·论文内容与结构第26-27页
第二章 研究方法第27-36页
   ·序列特征分析方法第27-29页
     ·核小体定位的k-mer频数偏性特征第27页
     ·信息含量第27-28页
     ·功率谱分析第28-29页
   ·生物统计学方法第29-31页
     ·相关分析第29-30页
     ·非参数检验第30-31页
   ·预测算法第31-36页
     ·位置关联打分函数第31-33页
     ·支持向量机第33-34页
     ·算法评价第34-36页
第三章 酵母基因组核小体定位的组分特征分析第36-42页
   ·数据集第36页
   ·k联体特征第36-40页
   ·M_k(i)特征分析第40-41页
   ·小结第41-42页
第四章 核小体定位的信息含量分析第42-52页
   ·数据集第42-43页
     ·全基因组序列数据第42页
     ·核小体定位数据第42-43页
   ·核小体定位序列的信息含量分析第43-48页
     ·酵母、果蝇、线虫基因组core DNA和linker DNA区的信息冗余第43-46页
     ·linker DNA长度对信息冗余参数A_(k+2)的影响第46-47页
     ·比较不同来源的核小体定位序列的信息冗余第47-48页
     ·标准核小体和包含H2A.Z核小体的序列信息冗余比较第48页
   ·酵母、果蝇、线虫基因组的碱基关联分析第48-49页
   ·酵母、果蝇、线虫基因组的周期信号分析第49-50页
   ·小结第50-52页
第五章 基于序列信息的核小体定位预测第52-62页
   ·数据集第52-53页
     ·位置关联打分函数使用的数据第52页
     ·支持向量机使用的数据第52-53页
     ·特定功能序列第53页
     ·核小体定位的实验数据第53页
   ·特征参量的选取第53页
     ·位置关联打分函数的特征参数第53页
     ·支持向量机的特征参数第53页
   ·分类预测第53-57页
     ·位置关联打分函数的核小体定位分类预测第53-56页
     ·支持向量机的核小体定位分类预测第56-57页
   ·全基因组核小体占据率预测第57-59页
   ·功能位点的核小体占据率预测第59-60页
   ·小结第60-62页
第六章 总结与展望第62-65页
   ·本文工作总结第62-63页
   ·工作展望第63-65页
参考文献第65-78页
附录第78-96页
致谢第96-97页
攻读博士期间发表和完成的学术论文第97-98页

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