基于转座子互作信息的piRNA预测算法及二化螟piRNA分析
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 文献综述 | 第10-20页 |
| 1.1 PIRNA的研究进展 | 第10-14页 |
| 1.1.1 piRNA的发现 | 第10页 |
| 1.1.2 piRNA的合成 | 第10-11页 |
| 1.1.3 piRNA的特点 | 第11-12页 |
| 1.1.4 piRNA的生物学功能 | 第12-13页 |
| 1.1.5 piRNA的研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 生物信息学中的计算方法 | 第14-18页 |
| 1.2.1 Perl与生物信息学 | 第15-16页 |
| 1.2.2 支持向量机(SVM) | 第16-18页 |
| 1.3 重要农业害虫二化螟 | 第18-19页 |
| 1.4 本论文的研究意义 | 第19-20页 |
| 第二章 基于SVM的PIRNA预测算法开发 | 第20-34页 |
| 2.1 模型训练数据 | 第20-22页 |
| 2.1.1 piRNA数据 | 第20页 |
| 2.1.2 转座子数据 | 第20-22页 |
| 2.2 序列比对及RNA结合位点预测软件 | 第22-23页 |
| 2.2.1 SeqMap | 第22-23页 |
| 2.2.2 RNAplex | 第23页 |
| 2.3 序列特征分析 | 第23-29页 |
| 2.3.1 正负数据集的构建 | 第24-26页 |
| 2.3.2 Triplet特征 | 第26-27页 |
| 2.3.3 特征选取小结 | 第27-29页 |
| 2.4 PIANO算法设计与优化 | 第29-32页 |
| 2.4.1 SVM模型型及核函数选择 | 第29-31页 |
| 2.4.2 SVM训练与参数优化 | 第31-32页 |
| 2.5 PIANO测试 | 第32-34页 |
| 第三章 二化螟piRNA分析 | 第34-42页 |
| 3.1 小RNA文库数据统计分析 | 第34-35页 |
| 3.2 二化螟转座子数据集 | 第35-36页 |
| 3.3 PiRNA预测 | 第36-37页 |
| 3.4 PiRNA序列分析 | 第37-42页 |
| 全文总结 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-50页 |
| 攻读硕士学位期间学术论文发表情况 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
