| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 引言 | 第14-15页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第15-23页 |
| 1.2.1 非编码RNA简介 | 第15-19页 |
| 1.2.2 非编码RNA与细胞器基因组 | 第19-22页 |
| 1.2.3 microRNA与乳腺癌 | 第22-23页 |
| 1.3 论文结构安排及创新点 | 第23-26页 |
| 1.3.1 论文组织结构 | 第23-25页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第25-26页 |
| 第二章 特征参量提取和理论预测算法 | 第26-40页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 特征提取 | 第26-33页 |
| 2.2.1 核苷酸n-mer频数特征 | 第26-27页 |
| 2.2.1.1 n-mer组分信息 | 第26-27页 |
| 2.2.1.2 两类约化的物理化学性质 | 第27页 |
| 2.2.2 局域三联体结构片段 | 第27-28页 |
| 2.2.3 阅读框 | 第28-30页 |
| 2.2.4 密码子简并信息 | 第30-31页 |
| 2.2.5 拓扑二级结构 | 第31-32页 |
| 2.2.6 模体信息 | 第32-33页 |
| 2.3 预测算法 | 第33-38页 |
| 2.3.1 离散增量进行特征降维映射 | 第33-34页 |
| 2.3.2 改进的离散量结合K紧邻算法 | 第34-37页 |
| 2.3.3 离散增量结合支持向量机 | 第37页 |
| 2.3.4 高效的平均K紧邻算法 | 第37-38页 |
| 2.4 预测算法的检验及评价 | 第38-40页 |
| 第三章 不同细胞器基因组转录的ncRNA组分特征分析 | 第40-48页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 ncRNA序列定位信息数据集的建立 | 第40-42页 |
| 3.3 不同细胞器基因组ncRNA序列特征 | 第42-44页 |
| 3.4 阅读框下结构-序列模式下三联体特征分析 | 第44-45页 |
| 3.5 不同细胞器基因组ncRNA序列的模体特征 | 第45-47页 |
| 3.6 结论 | 第47-48页 |
| 第四章 基于多种算法识别不同细胞器基因组转录的ncRNA | 第48-75页 |
| 4.1 引言 | 第48-49页 |
| 4.2 数据集 | 第49-50页 |
| 4.3 特征值的选取 | 第50-53页 |
| 4.3.1 n-mer序列信息 | 第50页 |
| 4.3.2 结构一序列信息 | 第50-51页 |
| 4.3.3 拓扑二级结构信息 | 第51-52页 |
| 4.3.4 密码子简并信息 | 第52页 |
| 4.3.5 序列模体信息 | 第52-53页 |
| 4.4 多种算法识别不同细胞器基因组ncRNA | 第53-73页 |
| 4.4.1 SVM算法识别不同细胞器基因组ncRNA | 第53-55页 |
| 4.4.2 iK-MID算法识别不同细胞器基因组ncRNA | 第55-61页 |
| 4.4.2.1 iK-MID算法理论模型 | 第55-57页 |
| 4.4.2.2 各类特征对预测的影响 | 第57-59页 |
| 4.4.2.3 基于混合特征的预测结果 | 第59-60页 |
| 4.4.2.4 iK-MID算法与ID算法的比较 | 第60-61页 |
| 4.4.3 ID-SVM算法识别不同细胞器基因组ncRNA | 第61-65页 |
| 4.4.3.1 ID-SVM算法理论模型 | 第61-62页 |
| 4.4.3.2 ID-SVM算法结果与讨论 | 第62-65页 |
| 4.4.4 iKNN算法识别不同细胞器基因组ncRNA | 第65-71页 |
| 4.4.4.1 iKNN算法理论模型 | 第65-66页 |
| 4.4.4.2 序列组分信息 | 第66-67页 |
| 4.4.4.3 阅读框信息 | 第67-68页 |
| 4.4.4.4 拓扑二级结构信息 | 第68-69页 |
| 4.4.4.5 最优特征子集 | 第69-71页 |
| 4.4.5 不同种算法识别不同细胞器基因组转录的ncRNA的比较 | 第71页 |
| 4.4.6 对ncRNA_361数据集预测结果的分析 | 第71-73页 |
| 4.5 结论 | 第73-75页 |
| 第五章 乳腺癌中hsa-miR-17-92基因簇及其同源体的共调控作用 | 第75-89页 |
| 5.1 引言 | 第75-76页 |
| 5.2 材料与方法 | 第76-80页 |
| 5.2.1 基因簇序列信息及靶基因序列来源 | 第76-77页 |
| 5.2.2 正常乳腺细胞系和乳腺癌细胞系基因表达数据 | 第77-78页 |
| 5.2.3 共调控差异表达靶基因GO富集及KEGG富集分析 | 第78页 |
| 5.2.4 差异表达靶基因的蛋白质互作网络图分析 | 第78-79页 |
| 5.2.5 操作流程 | 第79-80页 |
| 5.3 结果与讨论 | 第80-88页 |
| 5.3.1 hsa-miR-17-92及其旁系同源体转录的microRNA序列特征及模体分析 | 第80-81页 |
| 5.3.2 共同调控靶基因在正常乳腺细胞和乳腺癌细胞系中的表达情况 | 第81-82页 |
| 5.3.3 对178个差异表达靶基因进行功能注释和通路分析 | 第82-86页 |
| 5.3.4 差异表达靶基因之间的网络 | 第86-88页 |
| 5.3.5 microRNA与转录因子调控网络分析 | 第88页 |
| 5.4 结论 | 第88-89页 |
| 第六章 总结和展望 | 第89-93页 |
| 6.1 工作总结 | 第89-91页 |
| 6.2 工作展望 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-103页 |
| 附录1 不同细胞器基因组非编码RNA数据集 | 第103-106页 |
| 附录2 基因名及其缩写 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
| 作者攻读博士学位期间发表和完成的论文目录 | 第108-109页 |
