基于序列的人类蛋白磷酸化位点的预测
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 蛋白质磷酸化简介 | 第9-10页 |
| 1.2 蛋白磷酸化位点简介 | 第10-11页 |
| 1.3 蛋白磷酸化位点预测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 论文主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 材料与方法 | 第15-29页 |
| 2.1 数据集的构建 | 第15-16页 |
| 2.2 数据预处理 | 第16-18页 |
| 2.3 特征抽取方法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 位点保守信息提取 | 第18-19页 |
| 2.3.2 位置得分函数 | 第19-20页 |
| 2.3.3 位置关联属性 | 第20-21页 |
| 2.4 特征选择技术 | 第21-24页 |
| 2.4.1 最小冗余最大相关算法 | 第21-23页 |
| 2.4.2 方差分析 | 第23-24页 |
| 2.5 分类预测算法 | 第24-27页 |
| 2.5.1 支持向量机简介 | 第24-25页 |
| 2.5.2 LIBSVM软件的使用 | 第25-27页 |
| 2.6 模型评估指标 | 第27-29页 |
| 第三章 结果与讨论 | 第29-47页 |
| 3.1 特征的普适性研究 | 第29-40页 |
| 3.1.1 位点保守性分布情况研究 | 第29-31页 |
| 3.1.2 二级结构和可及性分布情况研究 | 第31-35页 |
| 3.1.3 物化属性分布情况研究 | 第35-40页 |
| 3.2 磷酸化位点的预测研究 | 第40-45页 |
| 3.2.1 基于特征的窗口筛选与模型构建 | 第40-42页 |
| 3.2.2 基于位置关联信息的模型构建 | 第42-45页 |
| 3.3 在线服务介绍 | 第45-47页 |
| 第四章 总结与展望 | 第47-50页 |
| 4.1 工作总结 | 第47-48页 |
| 4.2 未来展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第55页 |
