蛋白质中氨基酸变异对其结构稳定性影响的预测
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 文献综述 | 第9-17页 |
| ·绪论 | 第9-12页 |
| ·氨基酸 | 第9页 |
| ·氨基酸分类 | 第9-10页 |
| ·蛋白质结构 | 第10-11页 |
| ·突变 | 第11-12页 |
| ·研究进展 | 第12-15页 |
| ·实验数据 | 第12-13页 |
| ·实验方法 | 第13页 |
| ·特征向量 | 第13-15页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第15页 |
| ·论文的主要内容和章节 | 第15-17页 |
| 第二章 方法和数据 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·实验数据 | 第17-19页 |
| ·近邻计算 | 第19页 |
| ·支持向量机（SVM） | 第19-22页 |
| ·线性可分 SVM | 第20-21页 |
| ·非线性可分 SVM | 第21页 |
| ·LIBSVM | 第21-22页 |
| ·SVM 参数的选择 | 第22页 |
| ·神经网络（Neural Network） | 第22-23页 |
| ·评价指标 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 模型和 PPSC 软件 | 第25-39页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·模型介绍 | 第25-29页 |
| ·稳定性及能量变化的预测流程 | 第25-27页 |
| ·特征向量 | 第27-28页 |
| ·M8 分析 | 第28-29页 |
| ·核函数与最优参数 | 第29-31页 |
| ·核函数比较 | 第29-30页 |
| ·获取最优参数 | 第30-31页 |
| ·M8 和 M47 模型比较 | 第31页 |
| ·模型的性能 | 第31-35页 |
| ·模型在 S1925 上的性能 | 第31-33页 |
| ·模型在 S2760 上的性能 | 第33-34页 |
| ·S388 评测模型的性能 | 第34-35页 |
| ·PPSC 软件 | 第35-38页 |
| ·PPSC 软件概况 | 第35-36页 |
| ·PPSC 功能 | 第36-37页 |
| ·PPSC 源代码说明 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 整合模型和 IPSPS 软件 | 第39-54页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·整合的方法和模型框架 | 第39-40页 |
| ·整合的方法 | 第39页 |
| ·模型框架 | 第39-40页 |
| ·SVM 预测值的整合方式 | 第40页 |
| ·方法比较 | 第40-42页 |
| ·基于结构的比较 | 第40-41页 |
| ·基于 ASA 分布的比较 | 第41-42页 |
| ·整合模型性能测试 | 第42-49页 |
| ·系统在 S2760 上的性能 | 第43-44页 |
| ·系统在 S1604 上的性能 | 第44-46页 |
| ·S388 测试系统性能 | 第46-47页 |
| ·异常值处理 | 第47-49页 |
| ·整合模型分析 | 第49-51页 |
| ·IPSPS 软件 | 第51-53页 |
| ·IPSPS 软件概况 | 第51页 |
| ·IPSPS 功能 | 第51-52页 |
| ·PPSC 源代码说明 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第54-55页 |
| ·进一步工作的展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
