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 |