从头预测蛋白质结构元启发方法研究
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-18页 |
第一章 绪论 | 第18-56页 |
·研究背景和意义 | 第18-21页 |
·研究背景 | 第18-19页 |
·研究意义 | 第19-21页 |
·蛋白质结构描述 | 第21-29页 |
·氨基酸构成蛋白质 | 第21-23页 |
·常见二级结构 | 第23-26页 |
·结构域及其划分规则 | 第26-28页 |
·侧链形态与功能 | 第28-29页 |
·蛋白质结构预测 | 第29-40页 |
·蛋白质结构预测问题描述 | 第29-31页 |
·预测方法分类 | 第31-32页 |
·从头预测方法与挑战 | 第32-40页 |
·几种典型预测方法 | 第40-51页 |
·Rosetta 方法 | 第41-46页 |
·I-Tasser 方法 | 第46-49页 |
·TorusDBN 模型 | 第49-51页 |
·元启发及并行计算 | 第51-53页 |
·元启发研究现状 | 第51-53页 |
·并行计算的应用 | 第53页 |
·本文的研究内容 | 第53-55页 |
·本文的组织结构 | 第55-56页 |
第二章 构造离散搜索空间 | 第56-84页 |
·引言 | 第56页 |
·结构局部性假设 | 第56-62页 |
·合理性依据 | 第57-60页 |
·对结构预测的意义 | 第60-61页 |
·根据已知数据构造离散空间 | 第61-62页 |
·骨架预测搜索空间 | 第62-65页 |
·片段及片段库 | 第62-64页 |
·折叠模式信息的应用 | 第64-65页 |
·侧链预测搜索空间 | 第65-71页 |
·旋转异构体描述 | 第65-67页 |
·旋转异构体库 | 第67-68页 |
·旋转异构体库评价 | 第68-71页 |
·四层推理模型 | 第71-78页 |
·模型概述 | 第71-73页 |
·模型训练 | 第73-77页 |
·采样 | 第77-78页 |
·实验与分析 | 第78-83页 |
·实验设计 | 第78-81页 |
·结果分析 | 第81-83页 |
·本章小结 | 第83-84页 |
第三章 元启发搜索方案 | 第84-130页 |
·引言 | 第84-85页 |
·元启发方案分析 | 第85-99页 |
·元启发概念 | 第85-87页 |
·蚁群优化分析 | 第87-93页 |
·对能量函数的理解 | 第93-96页 |
·多目标优化理念 | 第96-97页 |
·搜索元的合作 | 第97-99页 |
·一种并行设计框架 | 第99-112页 |
·并行搜索策略的意义 | 第100页 |
·并行框架概述 | 第100-109页 |
·面向GPCR 的并行预测设计 | 第109-112页 |
·骨架预测元启发方案 | 第112-116页 |
·群内工作原理 | 第112-115页 |
·多群并行设计 | 第115-116页 |
·侧链预测元启发方案 | 第116-118页 |
·实验与分析 | 第118-129页 |
·Science2005 数据集上的实验结果 | 第120-123页 |
·CASP8-FM 数据集上的实验结果 | 第123-129页 |
·本章小结 | 第129-130页 |
第四章 聚类中心选择 | 第130-162页 |
·引言 | 第130-131页 |
·聚类的意义 | 第131-133页 |
·聚类算法对类的刻画 | 第133-136页 |
·QT 算法及其聚类半径 | 第133-134页 |
·AP 算法及其偏向参数 | 第134-135页 |
·类别区分参数对聚类结果的影响 | 第135-136页 |
·聚类中心选择算法 | 第136-141页 |
·基本思路 | 第136-140页 |
·算法流程 | 第140-141页 |
·选择方案 | 第141页 |
·实验与结果分析 | 第141-151页 |
·实验数据 | 第141-143页 |
·采用的测度指标 | 第143-144页 |
·ESA 算法结果分析 | 第144-151页 |
·相似性矩阵加权分析 | 第151-160页 |
·相似性度量标准性能比较 | 第151-156页 |
·相似性矩阵加权实验 | 第156-160页 |
·本章小结 | 第160-162页 |
第五章 总结与展望 | 第162-166页 |
·研究工作总结 | 第162-164页 |
·下一步的工作设想 | 第164-166页 |
参考文献 | 第166-178页 |
发表文章目录及参与项目 | 第178-180页 |
致谢 | 第180-182页 |