中文摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
目录 | 第8-11页 |
第一章 研究背景介绍 | 第11-53页 |
·膜蛋白(MEMBRANE PROTEIN)概述 | 第11-14页 |
·膜蛋白的主要类型 | 第11-12页 |
·膜蛋白组装机制 | 第12-14页 |
·膜蛋白结构预测研究 | 第14-20页 |
·膜蛋白生物信息学:结构信息 | 第14-16页 |
·膜蛋白的拓扑结构预测 | 第16-18页 |
·膜蛋白跨膜残基Z-值(Z-score)、埋藏情况预测 | 第18-19页 |
·膜蛋白三维结构预测 | 第19-20页 |
·结构预测总结 | 第20页 |
·膜蛋白亚细胞定位预测研究 | 第20-21页 |
·膜蛋白功能预测研究 | 第21-22页 |
·本文所使用的主要研究方法 | 第22-40页 |
·基于序列的蛋白质结构、物理化学性质表征 | 第22-28页 |
·序列遗传信息表征 | 第28-29页 |
·特征选择方法(Feature Selection) | 第29-31页 |
·机器学习算法 | 第31-38页 |
·模型评价方法 | 第38-39页 |
·模型验证方法 | 第39-40页 |
·论文选题思路 | 第40-42页 |
参考文献 | 第42-53页 |
第二章 基于序列的螺旋膜蛋白跨膜残基埋藏情况预测 | 第53-70页 |
·研究背景介绍 | 第53-55页 |
·数据来源及方法 | 第55-58页 |
·来源数据集 | 第55-57页 |
·特征选择(支持向量机-递归特征消去Support vectormachine-Recursive feature elimination,SVM-RFE) | 第57-58页 |
·建模及模型预测能力评价方法 | 第58页 |
·结果讨论 | 第58-66页 |
·训练集交互验证结果 | 第58-59页 |
·独立测试集(Independent test set)预测结果 | 第59-60页 |
·和其它方法的结果比较 | 第60-62页 |
·被选特征的意义及其解释 | 第62-66页 |
·结论 | 第66-67页 |
参考文献 | 第67-70页 |
第三章 基于序列的螺旋、桶装膜蛋白跨膜残基溶剂可及化表面积预测模型 | 第70-90页 |
·研究背景介绍 | 第70-71页 |
·数据来源及建模方法 | 第71-80页 |
·来源数据集 | 第71-77页 |
·溶剂可及化表面积(ASA)计算 | 第77-79页 |
·序列表征 | 第79页 |
·特征选择 | 第79页 |
·建模及评价方法 | 第79-80页 |
·结果讨论 | 第80-87页 |
·重要保守性分数(Conservation score) | 第80-83页 |
·训练集交互验证结果 | 第83-84页 |
·独立测试集(Independent test set)预测结果 | 第84-85页 |
·和其它方法的结果比较 | 第85-87页 |
·结论 | 第87-88页 |
参考文献 | 第88-90页 |
第四章 基于序列信息的真核生物膜蛋白亚细胞定位预测模型 | 第90-109页 |
·研究背景介绍 | 第90-92页 |
·数据来源及建模方法 | 第92-100页 |
·来源数据集 | 第92-94页 |
·序列表征技术 | 第94-98页 |
·建模方法及模型预测能力的评价 | 第98-99页 |
·模型预测能力的评价 | 第99-100页 |
·结果讨论 | 第100-105页 |
·最优θ值的选择 | 第100页 |
·训练集交互验证结果 | 第100-101页 |
·独立测试集预测结果 | 第101-102页 |
·和其它方法的比较 | 第102-105页 |
·结论 | 第105-106页 |
参考文献 | 第106-109页 |
第五章 基于序列信息的真核生物膜蛋白功能预测模型 | 第109-121页 |
·研究背景介绍 | 第109-110页 |
·数据来源及建模方法 | 第110-114页 |
·来源数据集 | 第110-113页 |
·序列表征技术及建模方法 | 第113页 |
·模型评价指标 | 第113-114页 |
·结果讨论 | 第114-117页 |
·最优θ值及训练集交互验证结果 | 第114-115页 |
·独立测试集预测结果 | 第115-116页 |
·和其它方法的预测结果比较 | 第116-117页 |
·结论 | 第117-118页 |
参考文献 | 第118-121页 |
第六章 结论 | 第121-123页 |
·主要结论 | 第121-122页 |
·研究展望 | 第122-123页 |
在学期间的研究成果 | 第123-124页 |
致谢 | 第124-125页 |