核小体定位的理论预测及其与复制起始的关系
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 生物信息学 | 第10页 |
| 1.2 机器学习 | 第10-11页 |
| 1.3 核小体定位理论及研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 本文主要内容及结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 数据准备和特征提取方法 | 第15-23页 |
| 2.1 数据集的准备 | 第15-17页 |
| 2.1.1 初始数据集的构建 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数据集的优化 | 第16-17页 |
| 2.2 特征提取方法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 核苷酸频率特征 | 第17-18页 |
| 2.2.2 伪核苷酸组分 | 第18-22页 |
| 2.3 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 分类算法与模型的评价指标 | 第23-33页 |
| 3.1 分类算法 | 第23-28页 |
| 3.1.1 支持向量机简介 | 第23-25页 |
| 3.1.2 LIBSVM软件包简介 | 第25-27页 |
| 3.1.3 其他分类算法介绍 | 第27-28页 |
| 3.2 WEKA软件介绍 | 第28-31页 |
| 3.3 分类结果的评价指标 | 第31-32页 |
| 3.3.1 敏感性、特异性、总体精度、相关系数 | 第31-32页 |
| 3.3.2 ROC曲线 | 第32页 |
| 3.4 小结 | 第32-33页 |
| 第四章 核小体定位的理论预测 | 第33-40页 |
| 4.1 模型构建 | 第33-36页 |
| 4.1.1 交叉验证 | 第33-34页 |
| 4.1.2 参数优化 | 第34-35页 |
| 4.1.3 预测精度 | 第35-36页 |
| 4.2 与其他分类算法的比较 | 第36-37页 |
| 4.3 在线服务软件介绍 | 第37-39页 |
| 4.4 小结 | 第39-40页 |
| 第五章 复制起始位点邻近区域核小体的分布与预测 | 第40-47页 |
| 5.1 复制起始位点介绍 | 第40-41页 |
| 5.2 核小体与复制起始位点关系 | 第41-42页 |
| 5.3 人类复制起始位点预测 | 第42-46页 |
| 5.4 小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结和展望 | 第47-49页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第47-48页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第48-49页 |
| 第七章 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第56-57页 |
