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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

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