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蛋白质翻译后修饰位点预测及其功能分析

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 PTMs数据库及其他功能数据库第11-13页
        1.2.1 PTMs数据库第11-12页
        1.2.2 蛋白质其他功能数据库第12-13页
    1.3 PTMs位点预测与功能分析第13-16页
        1.3.1 PTMs位点预测工具第13-15页
        1.3.2 蛋白质修饰位点功能分析第15-16页
    1.4 本文主要研究内容第16-17页
    参考文献第17-20页
第2章 位置特异性分析和预测蛋白质赖氨酸乙酰化第20-33页
    2.1 引言第20-21页
    2.2 材料与方法第21-24页
        2.2.1 数据收集与整理第21-22页
        2.2.2 信息增益(IG)第22页
        2.2.3 氨基酸二进制编码(BE)第22-23页
        2.2.4 K最近邻打分(KNN)第23页
        2.2.5 氨基酸物理化学属性第23页
        2.2.6 模型优化与评估第23-24页
    2.3 结果与讨论第24-30页
        2.3.1 二进制编码(BE)特征分析第24-25页
        2.3.2 K-最近邻(KNN)特征分析第25-26页
        2.3.3 平均溶剂可及表面面积(AASA)分析第26页
        2.3.4 使用信息增益(IG)方法分析和提取特征第26-27页
        2.3.5 位置特异性的乙酰化位点预测第27-28页
        2.3.6 确定最优IG窗口大小第28页
        2.3.7 采用传统方法的乙酰化位点预测模型分析第28-29页
        2.3.8 模型的独立测试评估以及与其他方法的比较第29-30页
    2.4 结论第30页
    参考文献第30-33页
第3章 蛋白质组范围内分析氨基酸变异对乙酰化的影响第33-47页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 实验方法与过程第34-37页
        3.2.1 赖氨酸乙酰化位点预测模型(KAcePred)第34-35页
        3.2.2 预测与乙酰化相关联的氨基酸变异(AcetylAAVs)第35-36页
        3.2.3 赖氨酸乙酰化保守指数分析第36页
        3.2.4 统计分析第36页
        3.2.5 计算程序的构建与网络服务第36-37页
    3.3 结果与讨论第37-43页
        3.3.1 评价和比较乙酰化位点预测模型第37页
        3.3.2 从人类变异蛋白中识别潜在的AcetylAAVs第37-38页
        3.3.3 AcetylAAVs类型Ⅰ特点分析第38-39页
        3.3.4 AcetylAAVs类型Ⅱ特点分析第39-41页
        3.3.5 AcetylAAVs类型Ⅲ特点分析第41-42页
        3.3.6 不同类型AcetylAAVs之间的相互关系分析第42页
        3.3.7 统计分析不同类型AcetylAAVs第42-43页
    3.4 结论第43页
    参考文献第43-47页
第4章 基于激酶特异性磷酸化位点预测方法系统分析疾病相关的磷酸化底物第47-62页
    4.1 引言第47-48页
    4.2 材料与方法第48-52页
        4.2.1 数据收集第48-49页
        4.2.2 磷酸化序列集合富集分析(PSEA)方法第49-51页
        4.2.3 性能评估第51页
        4.2.4 阈值设定第51页
        4.2.5 预测疾病相关的磷酸化底物第51-52页
        4.2.6 富集分析正常与异常磷酸化位点第52页
    4.3 结果与讨论第52-58页
        4.3.1 PSEA方法识别磷酸化位点能力考查第52-53页
        4.3.2 独立测试验证以及与现有方法的比较第53-54页
        4.3.3 预测疾病相关磷酸化底物对应的激酶类型第54页
        4.3.4 统计分析疾病相关和正常磷酸化底物的差异第54-57页
        4.3.5 计算程序的构建与网络服务第57-58页
    4.4 结论第58页
    参考文献第58-62页
致谢第62-63页
附录第63-72页
攻读硕士学位期间的研究成果第72-73页

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