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非同义单核苷酸多态性与疾病相关关系的预测与分析

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 前言第9-14页
    1.1 生物信息学现状第9-10页
    1.2 生物信息数据库与查询第10-13页
        1.2.1 基因和基因组数据库第10-11页
        1.2.2 蛋白质数据库第11-12页
        1.2.3 功能数据库第12-13页
        1.2.4 其他数据库第13页
    1.3 本章小结第13-14页
第2章 nsSNP预测研究相关知识第14-27页
    2.1 单核苷酸多态性(SNP)和相关知识第14-21页
        2.1.1 相关术语介绍第17-19页
        2.1.2 生物信息学在SNP领域的应用第19页
        2.1.3 SNP数据库第19-21页
    2.2 机器学习第21-25页
        2.2.1 基本概念第21-22页
        2.2.2 分析原理第22页
        2.2.3 模型检测第22-24页
        2.2.4 常用机器学习工具第24-25页
    2.3 特征选择第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 已有关于致病性nsSNP预测的研究第27-33页
    3.1 已有nsSNP预测研究小结第27-28页
    3.2 现有的nsSNP预测工具一览第28-32页
    3.3 本章小结第32-33页
第4章 关于致病性nsSNP预测研究方法改进第33-52页
    4.1 数据和方法第33页
        4.1.1 数据的来源第33页
        4.1.2 数据的筛选第33页
    4.2 蛋白质样本的数学表征第33-39页
        4.2.1 物理化学特征提取第33-35页
        4.2.2 氨基酸二级结构特征提取第35-36页
        4.2.3 氨基酸对特征提取第36-37页
        4.2.4 人类白细胞抗原(HLA)判定第37-38页
        4.2.5 保守性特征提取第38-39页
        4.2.6 nsSNP邻居特征提取第39页
    4.3 数据集的划分第39-41页
        4.3.1 数据划分原理第40页
        4.3.2 数据划分总类第40-41页
    4.4 数学建模第41-42页
        4.4.1 支持向量机方法原理第41-42页
        4.4.2 支持向量机工具第42页
    4.5 结果和讨论第42-51页
        4.5.1 模型与评价第42-44页
        4.5.2 同类软件比较第44-51页
    4.6 本章小结第51-52页
第5章 总结与展望第52-54页
参考文献第54-61页
致谢第61-62页
附录第62-64页
科研成果第64页

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