| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2.1 关于结构型的分类预测 | 第13-14页 |
| 1.2.2 关于亚细胞定位的分类预测 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.1 基于结构型分类预测的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 基于亚细胞定位分类预测的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 论文研究内容与结构安排 | 第19-21页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第19页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 蛋白质分类问题的一般研究方法 | 第21-36页 |
| 2.1 蛋白质相关基础知识介绍 | 第21-25页 |
| 2.1.1 蛋白质的组成结构 | 第21-23页 |
| 2.1.2 亚细胞结构及其功能 | 第23-25页 |
| 2.2 数据集的构建 | 第25-26页 |
| 2.3 基于序列编码的特征提取方法 | 第26-28页 |
| 2.3.1 基于氨基酸组成及位置的方法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于氨基酸物理化学特性的特征提取算法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 其它序列特征提取算法 | 第28页 |
| 2.4 蛋白质分类算法 | 第28-34页 |
| 2.4.1 基于统计的分类预测方法 | 第29-30页 |
| 2.4.2 基于机器学习的分类预测方法 | 第30-34页 |
| 2.5 预测性能的评估 | 第34-35页 |
| 2.6 小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于序列信息及二级结构特征的蛋白质结构类预测方法 | 第36-45页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 蛋白质序列特征信息的提取 | 第36-38页 |
| 3.3 二级结构特征信息抽取 | 第38-40页 |
| 3.4 实验与分析 | 第40-44页 |
| 3.4.1 数据集构建及数据归一化 | 第40-41页 |
| 3.4.2 预测结果的比较与分析 | 第41-43页 |
| 3.4.3 特征参数的选取对预测结果的影响 | 第43-44页 |
| 3.5 小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于多特征融合的蛋白质亚细胞定位预测方法 | 第45-56页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 蛋白质序列编码 | 第45-51页 |
| 4.2.1 广义混沌游戏表示 | 第45-50页 |
| 4.2.2 序列统计信息抽取 | 第50-51页 |
| 4.3 实验与分析 | 第51-55页 |
| 4.3.1 数据集的构建 | 第51-52页 |
| 4.3.2 一致距离 (Unitary Distance) | 第52-53页 |
| 4.3.3 统计分类预测效果 | 第53-54页 |
| 4.3.4 机器学习分类预测效果 | 第54-55页 |
| 4.4 小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文及所参加项目 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
