| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·蛋白质-其它分子相互作用概述 | 第13-22页 |
| ·蛋白质-蛋白质相互作用 | 第14-15页 |
| ·蛋白质-核酸相互作用 | 第15-20页 |
| ·蛋白质受体-配体相互作用 | 第20-22页 |
| ·蛋白质-其它分子结合位点的定义和性质 | 第22-23页 |
| ·蛋白质-其它分子结合位点的定义 | 第22页 |
| ·蛋白质-其它分子结合位点的性质 | 第22-23页 |
| ·国内外研究现状和问题的提出 | 第23-26页 |
| ·本文的组织结构和创新点 | 第26-30页 |
| ·本文的组织结构 | 第27-28页 |
| ·本文的创新点 | 第28-30页 |
| 第二章 机器学习在预测结合界面中的应用 | 第30-51页 |
| ·数据集的构建 | 第30-32页 |
| ·蛋白质结构数据库 | 第30-31页 |
| ·蛋白质链的选取 | 第31-32页 |
| ·标注结合残基 | 第32页 |
| ·利用周围环境信息表示样本 | 第32-36页 |
| ·序列滑动窗口 | 第33页 |
| ·欧氏空间补缀 | 第33-34页 |
| ·拓扑结构窗口 | 第34页 |
| ·Voronoi图窗口 | 第34-36页 |
| ·特征选择 | 第36-41页 |
| ·特征选择的定义和过程 | 第36页 |
| ·搜索策略 | 第36-38页 |
| ·评价函数 | 第38-41页 |
| ·构建模型的分类算法 | 第41-47页 |
| ·分类算法的种类和特点 | 第41-44页 |
| ·支持向量机 | 第44-47页 |
| ·模型检验和评价 | 第47-50页 |
| ·模型检验 | 第47-48页 |
| ·模型评价 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第三章 不同类型结合界面的理化特征分析 | 第51-72页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·结合位点数据集和氨基酸理化属性 | 第52-56页 |
| ·蛋白质-蛋白质结合位点数据集 | 第52-53页 |
| ·蛋白质-DNA结合位点数据集 | 第53页 |
| ·蛋白质-RNA结合位点数据集 | 第53-54页 |
| ·蛋白质-血红素结合位点数据集 | 第54-55页 |
| ·AAindex数据库中的氨基酸理化属性 | 第55-56页 |
| ·氨基酸理化属性的预测能力排序 | 第56页 |
| ·不同类型结合位点的相关理化特征分析 | 第56-60页 |
| ·描述蛋白质结合位点的理化属性 | 第57页 |
| ·描述DNA结合位点的理化属性 | 第57-58页 |
| ·描述RNA结合位点的理化属性 | 第58-59页 |
| ·描述血红素结合位点的理化属性 | 第59-60页 |
| ·血红素结合位点特征集和预测模型构建 | 第60-67页 |
| ·序列谱信息 | 第60-65页 |
| ·理化属性的特征选择 | 第65-66页 |
| ·联合序列谱和理化性质信息的整合序列谱 | 第66页 |
| ·模型构建和评估 | 第66-67页 |
| ·血红素结合位点预测模型的分析 | 第67-71页 |
| ·分析在Pheme-75上选择的理化属性 | 第68-69页 |
| ·特征组合在数据集Pheme-75上的预测性能 | 第69-70页 |
| ·在数据集Pheme-72上的独立测试和与HemeBIND之间的比较 | 第70-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 第四章 DNA结合残基的特征设计与分析 | 第72-90页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·样本集构建 | 第73-76页 |
| ·数据集 | 第74-76页 |
| ·正负样本集的标注 | 第76页 |
| ·特征设计 | 第76-80页 |
| ·序列谱 | 第76页 |
| ·界面倾向性 | 第76-77页 |
| ·溶剂可及性 | 第77-78页 |
| ·温度因子 | 第78页 |
| ·包装密度 | 第78页 |
| ·中介中心性 | 第78-79页 |
| ·特征的统计分析 | 第79-80页 |
| ·DBP-123数据集中DNA结合残基的特征分析 | 第80-86页 |
| ·进化保守性分析 | 第80-81页 |
| ·界面倾向性分析 | 第81-82页 |
| ·溶剂可及性分析 | 第82-83页 |
| ·温度因子分析 | 第83-84页 |
| ·包装密度分析 | 第84-85页 |
| ·中介中心性分析 | 第85-86页 |
| ·新特征分析与讨论 | 第86-89页 |
| ·温度因子和DNA结合残基 | 第87页 |
| ·包装密度和DNA结合残基 | 第87-88页 |
| ·中介中心性和DNA结合残基 | 第88-89页 |
| ·小结 | 第89-90页 |
| 第五章 基于特征降维策略的DNA结合残基预测 | 第90-105页 |
| ·引言 | 第90页 |
| ·基于加权平均的特征降维方法 | 第90-93页 |
| ·加权因子的定义 | 第91页 |
| ·计算特征的加权平均 | 第91-92页 |
| ·表面补缀序列谱的加权平均 | 第92-93页 |
| ·预测模型的构建、检验和评价 | 第93-95页 |
| ·模型构建和检验 | 第94页 |
| ·模型评价指标 | 第94页 |
| ·评价不同模型 | 第94-95页 |
| ·实验结果和讨论 | 第95-104页 |
| ·RW-PSSM特征的预测性能 | 第96-97页 |
| ·分析界面倾向性、中介中心性和侧链溶剂可及性表面积 | 第97-99页 |
| ·评估特征的重要性和组合高预测能力特征 | 第99-100页 |
| ·一个案例:从加权平均特征到结构-功能分析 | 第100-101页 |
| ·独立测试和与其它方法之间的比较 | 第101-104页 |
| ·小结 | 第104-105页 |
| 第六章 总结与展望 | 第105-108页 |
| ·本文的主要工作与创新点 | 第105-106页 |
| ·未来工作展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-122页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-126页 |