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基于马尔科夫模型的蛋白质亚细胞位点预测方法

摘要第1-3页
Abstract第3-6页
第一章 绪论第6-17页
 §1.1 生物信息学的产生第6-8页
 §1.2 生物信息学的主要研究对象第8-13页
     ·核酸第8-9页
     ·蛋白质第9-11页
     ·中心法则第11-13页
 §1.3 生物信息学的主要研究领域第13-16页
     ·生物分子数据的收集与管理第13-14页
     ·数据库搜索及序列比较第14页
     ·基因组序列分析第14-15页
     ·基因表达数据的分析与处理第15页
     ·蛋白质结构预测第15-16页
     ·蛋白质亚细胞位点识别第16页
 §1.4 本文的主要工作第16-17页
第二章 亚细胞位点预测的几种代表性的方法第17-26页
 §2.1 预测问题的一般步骤第17-22页
     ·特征提取第17-18页
     ·分类器第18-22页
       ·支持向量机第18-21页
       ·k-近邻与模糊k-近邻算法第21-22页
 §2.2 通过氨基酸组分和氨基酸对提取特征的预测方法第22-23页
 §2.3 并入GO注释信息预测亚细胞位点第23-24页
 §2.4 基于LZ序列复杂度的亚细胞位点预测第24-26页
第三章 基于Markov模型的蛋白质亚细胞位点识别方法第26-33页
 §3.1 蛋白质序列数据第26-27页
 §3.2 支持向量机(SVM)第27-28页
 §3.3 新型的马尔科夫模型提取特征第28-30页
 §3.4 夹克刀检验第30页
 §3.5 结果与讨论第30-33页
致谢第33-34页
参考文献第34-40页
攻读学位期间取得的研究成果第40-43页

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