基于机器学习的蛋白质折叠模式预测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-19页 |
| ·课题背景 | 第13-15页 |
| ·研究现状 | 第15-16页 |
| ·课题内容 | 第16-17页 |
| ·课题意义 | 第17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 蛋白质折叠模式预测概述 | 第19-29页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·蛋白质折叠模式的描述 | 第19-20页 |
| ·常用的蛋白质数据库 | 第20-22页 |
| ·SCOP数据库 | 第20-21页 |
| ·CATH数据库 | 第21-22页 |
| ·PDB数据库 | 第22页 |
| ·蛋白质折叠模式预测方法概述 | 第22-28页 |
| ·序列比较 | 第23-24页 |
| ·NN方法 | 第24页 |
| ·Profile方法 | 第24-25页 |
| ·SVM分类器 | 第25-26页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于SVM的折叠模式预测方法 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·数据集构造 | 第29-31页 |
| ·训练集构造 | 第30页 |
| ·特征提取 | 第30-31页 |
| ·开放测试集构造 | 第31页 |
| ·SVM的训练 | 第31-32页 |
| ·结果与分析 | 第32-40页 |
| ·SVM-RanSCOPer的预测结果 | 第32-35页 |
| ·SVM-UniSCOPer的预测结果 | 第35-37页 |
| ·结果分析 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 应用于从头预测的折叠模式预测方法 | 第41-55页 |
| ·面向从头预测的特征抽取 | 第41页 |
| ·SVM-UniSCOPers的预测结果 | 第41-43页 |
| ·NBN-UniSCOPers的预测结果 | 第43-44页 |
| ·数据集来源 | 第44页 |
| ·Naive Bayes设计 | 第44页 |
| ·实验结果 | 第44页 |
| ·TAN-UniSCOPers的预测结果 | 第44-45页 |
| ·Tan Bayes设计 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45页 |
| ·X-UniSCOPers预测结果分析 | 第45-48页 |
| ·折叠模式预测结果用于从头预测 | 第48-53页 |
| ·从头预测概述 | 第48-49页 |
| ·Rosetta | 第49页 |
| ·并行蚁群骨架预测算法pacBackbone | 第49-50页 |
| ·从折叠模式预测结果生成片段库 | 第50-52页 |
| ·基于折叠模式预测的从头预测实验结果 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·工作总结 | 第55页 |
| ·工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 发表文章目录及参与项目 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
