| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 前言 | 第7-8页 |
| 第二章 剪接位点、生物信息数据库及其信息检索 | 第8-20页 |
| ·生物信息学简介及其基本理论 | 第8-9页 |
| ·剪接位点及其基本理论 | 第9-16页 |
| ·基因 | 第9-12页 |
| ·基因识别与剪接位点识别简介 | 第12-16页 |
| ·序列数据库及序列搜索 | 第16-20页 |
| 第三章 机器学习方法与HM-SVM 识别算法 | 第20-34页 |
| ·基于机器学习理论的算法简介 | 第20-24页 |
| ·理论背景 | 第20-21页 |
| ·支持向量机 | 第21-24页 |
| ·HMM 的基本原理 | 第24-29页 |
| ·HMM 的概念 | 第24-26页 |
| ·HMM 的3 个基本问题 | 第26页 |
| ·HMM 的3 个问题的相应解法 | 第26-29页 |
| ·基于隐马尔可夫支持向量机的识别算法 | 第29-34页 |
| ·隐马尔可夫支持向量机（HM-SVM） | 第29-30页 |
| ·HM-SVM 最优化算法 | 第30-34页 |
| 第四章 剪接位点识别模型设计与仿真实验 | 第34-48页 |
| ·仿真数据的选取和方法 | 第34页 |
| ·样本数据分析及预处理 | 第34-36页 |
| ·BLAST 序列格式特点及数据处理 | 第34-35页 |
| ·供体位点（donor site）模型数据的选取 | 第35页 |
| ·受体位点（acceptor site）模型数据的选取 | 第35页 |
| ·样本序列长度的选取及序列编码 | 第35-36页 |
| ·剪接位点识别模型的设计 | 第36-37页 |
| ·剪接位点模型 | 第37-42页 |
| ·对剪接位点建模涉及的基本内容 | 第37-38页 |
| ·对供体/受体位点进行建模的实现 | 第38-42页 |
| ·系统实现与测验结果 | 第42-43页 |
| ·评估标准 | 第42-43页 |
| ·敏感性和特异性的权衡 | 第43页 |
| ·受试者工作特征（RECEIVER OPERATING CHARACTERISTIC） | 第43-44页 |
| ·ROC 曲线的构建 | 第43页 |
| ·ROC 分析的准确性评价指标 | 第43-44页 |
| ·ROC 工作点的可信区间 | 第44页 |
| ·最佳工作点的选择 | 第44页 |
| ·仿真数据的识别结果 | 第44-45页 |
| ·不同方法识别结果的比较 | 第45-48页 |
| 第五章 总体结论与展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录 | 第54-59页 |
| 硕士期间发表论文情况 | 第59页 |