| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-14页 |
| 缩写、符号清单、术语表 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-22页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·蛋白质结构预测的意义 | 第15-17页 |
| ·蛋白质数据库 | 第17-19页 |
| ·论文主要工作 | 第19-22页 |
| 第二章 蛋白质理化特性及其结构分类 | 第22-33页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·蛋白质的组成 | 第22-23页 |
| ·蛋白质的物理化学特征 | 第23-24页 |
| ·蛋白质结构层次和分类 | 第24-32页 |
| ·蛋白质的结构层次 | 第24-29页 |
| ·蛋白质的结构分类 | 第29-31页 |
| ·蛋白质结构的实验测定 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 蛋白质序列特征信息提取和机器学习方法 | 第33-51页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·机器学习概述 | 第33-35页 |
| ·机器学习方法的要素 | 第34页 |
| ·机器学习的工作过程 | 第34-35页 |
| ·蛋白质序列特征信息提取 | 第35-43页 |
| ·评估方法和指标 | 第43-47页 |
| ·对训练、测试数据集的处理 | 第43-44页 |
| ·预测结果的评判 | 第44-47页 |
| ·常见的机器学习算法介绍 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于多特征信息和分类方法的蛋白质结构类预测研究 | 第51-69页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·常见蛋白质结构类预测方法 | 第52-53页 |
| ·方法描述 | 第53-57页 |
| ·数据集 | 第57页 |
| ·结果与比较 | 第57-65页 |
| ·自相关函数的参数确定 | 第58-59页 |
| ·有若干间隔位置的氨基酸条件概率 | 第59-61页 |
| ·传统特征信息与本论文提出的特征信息的比较 | 第61-63页 |
| ·各预测(分类)方法的比较 | 第63-65页 |
| ·分析与讨论 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 基于片段化思想的蛋白质二级结构预测研究 | 第69-83页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·方法描述 | 第70-77页 |
| ·方法概述 | 第70-72页 |
| ·序列特征信息提取 | 第72-73页 |
| ·序列的训练和预测过程 | 第73-77页 |
| ·数据集和评估体系 | 第77-78页 |
| ·结果与比较 | 第78-81页 |
| ·分析与讨论 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 蛋白质结构预测软件 | 第83-88页 |
| ·引言 | 第83页 |
| ·文件菜单 | 第83-84页 |
| ·特征信息处理菜单 | 第84-85页 |
| ·机器学习方法菜单 | 第85-86页 |
| ·结构预测菜单 | 第86-87页 |
| ·本章小节 | 第87-88页 |
| 第七章 总结与展望 | 第88-91页 |
| ·全文总结 | 第88-89页 |
| ·进一步研究工作 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-99页 |
| 附录A T5714数据集的PDB代码 | 第99-109页 |
| 附录B CB396数据集的PDB代码 | 第109-111页 |
| 作者简历及在攻读博士学位期间发表的论文 | 第111-112页 |