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高效的motif识别方法研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 引言第11-20页
   ·研究背景第11-13页
     ·生物信息学第11-12页
     ·生物信息学的主要研究内容第12-13页
   ·转录因子结合位点(TFBS)预测问题研究现状第13-18页
     ·转录因子结合位点预测问题的生物学基础第13-16页
     ·转录因子结合位点预测问题的形式化描述第16-17页
     ·转录因子结合位点预测研究现状第17-18页
   ·本文的主要研究内容和贡献第18页
     ·本文的主要研究内容第18页
     ·本文的主要贡献第18页
   ·论文组织结构第18-20页
2 转录因子结合位点预测相关算法及理论知识第20-35页
   ·概述第20-21页
   ·转录因子结合位点的建模方式第21-23页
     ·一致性序列表示法第21-22页
     ·位置权重矩阵表示方法第22-23页
   ·基于一致性序列表达的预测方法第23-28页
     ·样本驱动类算法第24-25页
     ·模式驱动类算法第25-28页
   ·基于位置权重矩阵的预测方法第28-31页
   ·单词查找树第31页
   ·后缀树数据结构第31-33页
   ·本章小结第33-35页
3 SUTMAPSTA算法与WSUTMAPSTA算法第35-56页
   ·数据结构第35-39页
     ·节点的不匹配数属性第35-36页
     ·模式的匹配路径第36-37页
     ·模式的匹配路径集合第37-38页
     ·SUTMAPST数据结构第38-39页
   ·SUTMAPSTA算法第39-52页
     ·后缀树中匹配一个模式的算法第39-40页
     ·基于MPSet和后缀树的d-Motif发现算法第40-42页
     ·匹配节点链表第42-44页
     ·匹配路径集合栈和后缀树第44页
     ·SUTMAPSTA算法第44-47页
     ·打分机制第47-48页
     ·复杂度分析第48-50页
     ·算法举例第50-52页
   ·WSUTMAPSTA算法第52-55页
   ·本章小结第55-56页
4 算法的优化实现与SUTMAPSTA网络工具的设计实现第56-65页
   ·算法实现第56-59页
     ·树结构第56-57页
     ·内存池第57页
     ·候选motif堆第57-58页
     ·程序运行计时第58-59页
   ·SUTMAPSTA网络工具第59-63页
     ·网络工具总体设计第59-60页
     ·用户输入接口第60-61页
     ·程序运行第61-62页
     ·程序输出第62-63页
   ·本章小结第63-65页
5 实验结果及分析第65-69页
   ·人工数据实验第65-67页
     ·实验设计第65页
     ·实验结果第65-67页
     ·实验结果分析第67页
   ·真实生物数据实验第67-68页
     ·实验设计第67-68页
     ·实验结果第68页
   ·本章小结第68-69页
6 结论及展望第69-71页
   ·结论第69-70页
   ·展望第70-71页
参考文献第71-75页
学位论文数据集第75页

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