| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 蛋白质和亚核位置 | 第10-16页 |
| 1.1.1 蛋白质 | 第10-12页 |
| 1.1.2 亚核位置 | 第12-16页 |
| 1.2 研究的背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第16-17页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第17页 |
| 1.3 研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.1 蛋白质序列特征表达研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.2 亚核定位方法研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的研究内容与创新点 | 第19-20页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 蛋白质特征表达与分类方法 | 第22-30页 |
| 2.1 蛋白质的特征描述方法 | 第22-25页 |
| 2.1.1 氨基酸组成表达方法 | 第22页 |
| 2.1.2 二肽组成表达方法 | 第22-23页 |
| 2.1.3 伪氨基酸组成表达方法 | 第23页 |
| 2.1.4 位置特异性得分矩阵表达方法 | 第23-25页 |
| 2.2 特征融合表达 | 第25-26页 |
| 2.3 分类方法 | 第26-27页 |
| 2.4 分类模型的检验与评估 | 第27-29页 |
| 2.4.1 分类模型的检验方法 | 第27-28页 |
| 2.4.2 分类模型的评估 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于特征融合和有监督局部保持投影的蛋白质亚核定位 | 第30-44页 |
| 3.1 相关概念及原理 | 第30-33页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第30页 |
| 3.1.2 概念定义 | 第30-32页 |
| 3.1.3 特征融合原理 | 第32-33页 |
| 3.2 降维方法与分类算法 | 第33-35页 |
| 3.2.1 有监督局部保持投影 | 第33-35页 |
| 3.2.2 分类方法与交叉验证 | 第35页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第35-42页 |
| 3.3.1 数据集及整体预测流程 | 第35-36页 |
| 3.3.2 PAAPSSM表达与单特征表达的对比 | 第36-37页 |
| 3.3.3 近邻尺度k的选取对分类器的影响 | 第37-38页 |
| 3.3.4 SLPP降维融合表达PAAPSSM对分类精度的影响 | 第38-39页 |
| 3.3.5 分类器性能指标MCC值分析 | 第39-41页 |
| 3.3.6 本章提出的方法与存在方法的对比 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于融合表达和LDA降维算法的蛋白质亚核定位 | 第44-60页 |
| 4.1 相关概念及原理 | 第44-47页 |
| 4.1.1 相关概念 | 第44-45页 |
| 4.1.2 特征融合原理 | 第45-46页 |
| 4.1.3 使用遗传算法求取特征组合系数 | 第46-47页 |
| 4.2 降维方法与分类算法 | 第47-49页 |
| 4.2.1 线性判别分析 | 第47-49页 |
| 4.2.2 分类方法及交叉验证方法 | 第49页 |
| 4.3 实验部分 | 第49-58页 |
| 4.3.1 实验数据及实验过程描述 | 第49-50页 |
| 4.3.2 特征融合结果及分析 | 第50-53页 |
| 4.3.3 LDA降维融合表达 | 第53-55页 |
| 4.3.4 分类器性能指标MCC值分析 | 第55-56页 |
| 4.3.5 与存在的亚核定位方法的对比 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-64页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
