| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-33页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15页 |
| 1.2 miRNA预测相关生物学 | 第15-19页 |
| 1.2.1 MicroRNA的定位及生成机制 | 第15-16页 |
| 1.2.2 MiRNA特征 | 第16-17页 |
| 1.2.3 MiRNA调节机制 | 第17-18页 |
| 1.2.4 miRNA序列结构 | 第18-19页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第19-30页 |
| 1.3.1 MiRNA识别研究进展 | 第19-23页 |
| 1.3.2 SNP在miRNA成熟机制中作用研究进展 | 第23-28页 |
| 1.3.3 MiRNA调控生物网络研究进展 | 第28-30页 |
| 1.4 存在的问题 | 第30-31页 |
| 1.5 本文主要研究内容与组织结构 | 第31-33页 |
| 第2章 基于结构和概率模型SVM的成熟miRNA识别研究 | 第33-50页 |
| 2.1 引言 | 第33-34页 |
| 2.2 基于结构和概率模型SVM的成熟miRNA识别方法 | 第34-41页 |
| 2.2.1 基于结构数据集构建方法 | 第34-35页 |
| 2.2.2 基于结构的特征提取方法 | 第35-38页 |
| 2.2.3 特征选择方法对比分析及选定 | 第38-39页 |
| 2.2.4 基于概率模式支持向量机的成熟miRNA识别方法 | 第39-41页 |
| 2.2.5 评价指标 | 第41页 |
| 2.3 实验结果分析 | 第41-48页 |
| 2.3.1 特征提取结果分析 | 第41-42页 |
| 2.3.2 特征选择结果分析 | 第42-45页 |
| 2.3.3 基于概率SVM分类器训练结果 | 第45-46页 |
| 2.3.4 基于结构提取特征的分类器性能 | 第46-47页 |
| 2.3.5 与其他方法对比 | 第47-48页 |
| 2.4 讨论 | 第48-49页 |
| 2.4.1 基于结构特征提取方法相关讨论 | 第48页 |
| 2.4.2 生物特征讨论 | 第48页 |
| 2.4.3 算法性能讨论 | 第48-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 基于AdaBoost-SVM成熟miRNA识别集成方法研究 | 第50-70页 |
| 3.1 引言 | 第50-51页 |
| 3.2 基于AdaBoost-SVM成熟miRNA识别方法 | 第51-61页 |
| 3.2.1 数据 | 第51页 |
| 3.2.2 数据集构建方法 | 第51-52页 |
| 3.2.3 基于概率的可调参数AdaBoost-SVM算法 | 第52-54页 |
| 3.2.4 基于AdaBoost-OPPSVM算法的成熟miRNA识别方法 | 第54-56页 |
| 3.2.5 解决类不平衡问题提升算法性能 | 第56-59页 |
| 3.2.6 成熟miRNA全位点识别算法 | 第59-61页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第61-68页 |
| 3.3.1 参数可调SVM集成算法训练参数 | 第61-62页 |
| 3.3.2 AdaBoost-OPPKSVM算法训练参数 | 第62-65页 |
| 3.3.3 采用平衡方法前后比较 | 第65页 |
| 3.3.4 P5_5 位点识别分类器与其他方法性能比较 | 第65-67页 |
| 3.3.5 成熟miRNA全位点识别方法与其他方法性能比较 | 第67-68页 |
| 3.4 讨论 | 第68-69页 |
| 3.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第4章 miRNA相关SNP识别及其对miRNA成熟机制影响研究 | 第70-81页 |
| 4.1 引言 | 第70-71页 |
| 4.2 数据和方法 | 第71-75页 |
| 4.2.1 数据 | 第71-72页 |
| 4.2.2 miRNA相关SNP识别 | 第72-73页 |
| 4.2.3 整合多数据SNP对miRNA成熟机制研究 | 第73-75页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第75-79页 |
| 4.3.1 miRNA相关SNP识别 | 第75-76页 |
| 4.3.2 SNP对miRNA成熟miRNA剪切的影响 | 第76-79页 |
| 4.4 讨论 | 第79-80页 |
| 4.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 基于多组学的miRNA功能识别方法研究及应用 | 第81-99页 |
| 5.1 引言 | 第81-82页 |
| 5.2 数据和方法 | 第82-87页 |
| 5.2.1 数据集描述 | 第82-83页 |
| 5.2.2 整合多组学的miRNA功能识别方法 | 第83-85页 |
| 5.2.3 利福平作用于肝脏miRNA功能分析 | 第85页 |
| 5.2.4 构建利福平相关的蛋白质互作网络 | 第85-86页 |
| 5.2.5 识别利福平相关功能模块 | 第86页 |
| 5.2.6 功能模块的富集分析 | 第86-87页 |
| 5.2.7 差异显著miRNA识别及功能分析 | 第87页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第87-97页 |
| 5.3.1 利福平作用于肝脏相关蛋白质网络 | 第87-88页 |
| 5.3.2 功能模块的提取结果及分析 | 第88-92页 |
| 5.3.3 利福平作用于肝脏功能模块富集分析 | 第92-94页 |
| 5.3.4 关键miRNA识别及功能分析 | 第94-97页 |
| 5.4 讨论 | 第97-98页 |
| 5.5 本章小结 | 第98-99页 |
| 结论 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-114页 |
| 攻读学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 个人简历 | 第116页 |
