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核蛋白的亚核定位和植物、非植物及小鼠蛋白质的亚细胞定位预测研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-27页
   ·引言第11-18页
   ·研究背景第18-26页
     ·按照蛋白质信息特征提取方法分类第18-24页
     ·按照所用算法分类第24-26页
   ·论文的研究内容与安排第26-27页
第二章 理论预测算法第27-38页
   ·引言第27页
   ·特征参数选取第27-30页
     ·氨基酸组份信息第27页
     ·氨基酸序列的二肽组份信息第27-28页
     ·氨基酸序列的n间隔二肽组份信息第28页
     ·氨基酸序列的亲疏水性二肽组份信息第28-29页
     ·氨基酸序列的亲疏水性分布信息第29-30页
   ·离散增量算法第30-33页
     ·离散量和离散增量第30-32页
     ·最小离散增量算法第32-33页
   ·相异有限系数算法第33-34页
   ·协变判别式算法第34-35页
   ·支持向最机算法第35-37页
   ·分类系统的评估第37-38页
第三章 蛋白质的亚核定位预测第38-46页
   ·引言第38-39页
   ·数据库第39-40页
   ·相异有限系数(DC)算法和离散增量结合协变判别式(ID_CDA)算法第40-42页
     ·特征参数的选取第40-41页
     ·相异有限系数(DC)算法的实现第41-42页
     ·离散增量结合协变判别式(ID_CDA)算法的实现第42页
   ·结果与讨论第42-46页
     ·预测结果的评价第42-43页
     ·对数据库nuclear_(504+92)的预测结果第43-44页
     ·与其它方法的比较第44页
     ·对数据库nuclear_(406+92)的预测结果第44-46页
第四章 植物和非植物蛋白质的亚细胞定位预测第46-56页
   ·引言第46-47页
   ·数据库第47-48页
   ·离散增量结合支持向量机(ID_SVM)算法第48-50页
     ·特征参数的选取第48-49页
     ·ID_SVM算法的实现第49-50页
   ·结果与讨论第50-56页
     ·ID算法对Plant_Data1和Non_Plant_Data1的预测结果第50-51页
     ·ID_SVM算法对Plant_Data1和Non_Plant_Data1的预测结果第51-52页
     ·与其它算法的比较第52-54页
     ·ID算法对Plant_Data2和Non_Plant_Data2的预测结果第54页
     ·ID_SVM算法对Plant_Data2和Non_Plant_Data2的预测结果第54-56页
第五章 真核生物及小鼠蛋白质亚细胞定位预测第56-68页
   ·引言第56-57页
   ·数据库第57-60页
   ·对12类真核生物蛋白质亚细胞定位的预测第60-64页
     ·特征参数的选取第60页
     ·12类真核生物蛋白质中20种氨基酸含量比较第60-61页
     ·12类真核生物蛋白质中400种氨基酸二肽组份含量比较第61-62页
     ·结果与讨论第62-64页
   ·对小鼠蛋白质亚细胞定位的预测第64-65页
     ·特征参数的选取第64页
     ·离散增量结合协变判别式(ID_CDA)算法的实现第64-65页
     ·结果与讨论第65页
   ·对小鼠跨膜蛋白质类型的预测第65-68页
     ·特征参数的选取第65-66页
     ·离散增量结合协变判别式(ID_CDA)算法的实现第66-67页
     ·结果与讨论第67-68页
第六章 革兰氏阴性菌中蛋白质亚细胞定位预测第68-74页
   ·引言第68-69页
   ·数据库第69页
   ·结果与讨论第69-74页
     ·选取的特征参数第69-70页
     ·各种参数对预测结果的影响第70-74页
第七章 总结与展望第74-77页
   ·本文工作总结第74-76页
   ·工作展望第76-77页
参考文献第77-92页
附录第92-99页
致谢第99-100页
作者攻读博士学位期间发表和完成的论文目录第100页

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