基于进化约束的统计势能设计及其在蛋白质LOOP建模中的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 插图 | 第9-10页 |
| 表格 | 第10-11页 |
| 算法 | 第11-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第12-14页 |
| 1.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 能量函数概述 | 第17-25页 |
| 2.1 能量函数面向计算机的表达 | 第17页 |
| 2.2 能量函数分类 | 第17-20页 |
| 2.2.1 经验势能 | 第17-18页 |
| 2.2.2 统计势能 | 第18-20页 |
| 2.3 Rosetta 平台下的能量函数 | 第20-24页 |
| 2.3.1 概述 | 第20页 |
| 2.3.2 设计与分类 | 第20-22页 |
| 2.3.3 应用 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 统计势能的设计 | 第25-39页 |
| 3.1 进化约束 | 第25-27页 |
| 3.1.1 概念 | 第25页 |
| 3.1.2 进化约束的获取 | 第25-27页 |
| 3.1.3 与距离约束的转化 | 第27页 |
| 3.2 概率分布的统计 | 第27-30页 |
| 3.2.1 数据集 | 第27页 |
| 3.2.2 统计方法 | 第27-30页 |
| 3.3 两者的结合 | 第30-33页 |
| 3.4 有效性验证 | 第33-38页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第33页 |
| 3.4.2 测试集与评价指标 | 第33-34页 |
| 3.4.3 测试集 I 结果 | 第34-36页 |
| 3.4.4 测试集 II 结果 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 统计势能的应用 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 实验方案 | 第40-44页 |
| 4.2.1 KIC 方法 | 第40页 |
| 4.2.2 pose 的共享 | 第40-42页 |
| 4.2.3 具体算法设计 | 第42-44页 |
| 4.3 结果和分析 | 第44-47页 |
| 4.3.1 测试集 I 结果 | 第44-46页 |
| 4.3.2 测试集 II 结果 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 工作总结 | 第49页 |
| 5.2 研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
