| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·课题研究现状 | 第9-10页 |
| ·生物实验方法 | 第9页 |
| ·计算预测方法 | 第9-10页 |
| ·课题研究的主要工作 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 蛋白质相互作用的相关知识及研究现状 | 第13-23页 |
| ·蛋白质相互作用及数据库 | 第13-15页 |
| ·蛋白质的组成 | 第13页 |
| ·蛋白质相互作用机制 | 第13-14页 |
| ·蛋白质相互作用相关数据库 | 第14-15页 |
| ·蛋白质相互作用的计算预测方法 | 第15-21页 |
| ·基于基因组信息的蛋白质相互作用预测方法 | 第15-16页 |
| ·基于变异进化信息的蛋白质相互作用预测方法 | 第16-17页 |
| ·基于序列信息的蛋白质相互作用预测方法 | 第17-18页 |
| ·基于已知数据归纳的蛋白质相互作用预测方法 | 第18页 |
| ·基于机器学习的蛋白质相互作用预测方法 | 第18-21页 |
| ·目前蛋白质相互作用预测方法存在的问题及挑战 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 蛋白质相互作用位点预测方法研究 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·蛋白质相互作用位点特征提取及数据集采样 | 第24-25页 |
| ·蛋白质相互作用位点的定义 | 第24-25页 |
| ·特征提取 | 第25页 |
| ·数据集采样 | 第25页 |
| ·支持向量机SVM的改进 | 第25-26页 |
| ·基于改进PSO的混合核函数SVM选择性集成算法 | 第26-27页 |
| ·粒子编码及适应度函数 | 第26-27页 |
| ·粒子更新操作 | 第27页 |
| ·改进PSO的SVM选择性集成算法具体步骤 | 第27页 |
| ·基于混合核函数SVM蛋白质相互作用位点的预测方法 | 第27-28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-32页 |
| ·实验数据 | 第28-29页 |
| ·参数设置 | 第29页 |
| ·评价标准 | 第29-30页 |
| ·结果分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 蛋白质相互作用的预测方法研究 | 第33-42页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·特征提取与特征选择方法 | 第34-36页 |
| ·特征提取 | 第34-35页 |
| ·特征选择 | 第35-36页 |
| ·支持向量机SVM核函数的改进 | 第36-37页 |
| ·基于混合核函数SVM的蛋白质相互作用的预测方法 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-41页 |
| ·实验数据 | 第38页 |
| ·评价标准 | 第38-39页 |
| ·结果分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 总结与展望 | 第42-44页 |
| 总结 | 第42-43页 |
| 展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 个人简历 | 第49-50页 |
| 在学期间研究成果及发表的学术论文 | 第50页 |