| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| 1．1 蛋白质及主要功能 | 第7-8页 |
| 1．2 蛋白质的组成 | 第8-9页 |
| 1．2．1 氨基酸 | 第8-9页 |
| 1．2．2 蛋白质及多肽 | 第9页 |
| 1．3 蛋白质合成及信号肽 | 第9-11页 |
| 1．3．1 蛋白质合成 | 第9-10页 |
| 1．3．2 蛋白质寻靶和信号肽 | 第10-11页 |
| 第二章 几种公认的预测方法 | 第11-22页 |
| 2．1 权重矩阵方法(weight-matrix) | 第11-13页 |
| 2．1．1 方法 | 第11-12页 |
| 2．1．2 结论 | 第12-13页 |
| 2．1．3 准确性 | 第13页 |
| 2．2 序列编码方法(encoding sequence algorithm) | 第13-15页 |
| 2．2．1 方法 | 第13-14页 |
| 2．2．2 准确性 | 第14-15页 |
| 2．3 神经网络方法(neural network approach) | 第15-16页 |
| 2．3．1 方法 | 第15-16页 |
| 2．3．2 准确性 | 第16页 |
| 2．4 隐马尔科夫方法(HMM approach) | 第16-18页 |
| 2．4．1 方法 | 第16-17页 |
| 2．4．2 准确性 | 第17-18页 |
| 2．5 {-3-,1,+1}耦合模型({-3-,1,+1} coupling model) | 第18-20页 |
| 2．5．1 方法 | 第18-19页 |
| 2．5．2 准确性 | 第19-20页 |
| 2．6 马尔科夫链模型(Markov chain or scaled window model) | 第20页 |
| 2．6．1 方法 | 第20页 |
| 2．6．2 准确性 | 第20页 |
| 2．7 载体矢量机械算法(support vector machine algorithm) | 第20-22页 |
| 2．7．1 方法 | 第20-21页 |
| 2．7．2 准确性 | 第21-22页 |
| 第三章 数据库 | 第22-24页 |
| 第四章 信息论方法 | 第24-32页 |
| 4．1 信源的数学方法 | 第24-25页 |
| 4．2 信源符号的自信息量 | 第25-27页 |
| 4．3 信源符号的信息熵 | 第27-29页 |
| 4．4 简单信息矩阵 | 第29-32页 |
| 第五章 结果与讨论 | 第32-43页 |
| 5．1 信号肽特征 | 第32-37页 |
| 5．2 自信息量与信息熵对信号肽特征的描述 | 第37-40页 |
| 5．3 简单信息矩阵对信号肽剪切位点的预测 | 第40-41页 |
| 5．4 修正后的简单信息矩阵 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-48页 |
| 附录 | 第48-51页 |
