| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 插图目录 | 第13-14页 |
| 表格目录 | 第14-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-24页 |
| ·研究背景 | 第15-16页 |
| ·蛋白质相互作用及其研究意义 | 第16-19页 |
| ·蛋白质相互作用研究现状 | 第19-21页 |
| ·实验方法 | 第19页 |
| ·计算生物学方法 | 第19-21页 |
| ·本文的研究内容与创新点 | 第21-24页 |
| ·本文的内容安排 | 第21-22页 |
| ·本文的主要创新点 | 第22-24页 |
| 第2章 蛋白质相互作用的相关方法介绍 | 第24-40页 |
| ·确定蛋白质相互作用的计算方法 | 第24-35页 |
| ·基于基因组信息的方法 | 第24-26页 |
| ·基于进化信息的方法 | 第26-28页 |
| ·基于蛋白质结构的方法 | 第28-29页 |
| ·基于氨基酸序列的方法 | 第29-30页 |
| ·基于自然语言处理的文献挖掘方法 | 第30-32页 |
| ·基于机器学习方法预测蛋白质相互作用 | 第32-35页 |
| ·蛋白质相互作用数据可靠性评价 | 第35-38页 |
| ·蛋白质相互作用数据库 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于氨基酸序列相关系数编码与SVM的蛋白质相互作用预测 | 第40-68页 |
| ·引言 | 第40-42页 |
| ·基于氨基酸残基长程相互作用的蛋白质特征提取 | 第42-48页 |
| ·氨基酸残基的进化保守性 | 第42-43页 |
| ·基于氨基酸残基进化保守性的序列比对 | 第43-44页 |
| ·相关系数编码 | 第44-48页 |
| ·构建数据样本 | 第48-53页 |
| ·数据集 | 第49-51页 |
| ·Gene Ontology(GO)简介 | 第51-53页 |
| ·使用支持向量机预测蛋白质相互作用 | 第53-67页 |
| ·支持向量机模型简介 | 第53-56页 |
| ·支持向量机算法实现 | 第56-57页 |
| ·支持向量机的性能评价 | 第57-59页 |
| ·预测结果 | 第59-62页 |
| ·黄金正样本(GSPs)和黄金负样本(GSNs) | 第62-63页 |
| ·性能比较 | 第63-65页 |
| ·幽门螺旋杆菌预测性能 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 基于贪婪算法的核主分量算法及其对膜蛋白相互作用关系的预测 | 第68-88页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·膜蛋白研究简介 | 第68-71页 |
| ·膜蛋白概述 | 第68-69页 |
| ·膜蛋白相互作用研究 | 第69-71页 |
| ·基于贪婪算法的核主分量分析算法(Greedy KPCA) | 第71-77页 |
| ·核主分量分析算法(KPCA) | 第71-73页 |
| ·基于贪婪算法的核主分量分析算法(Greedy KPCA) | 第73-76页 |
| ·线性判别分析(LDA) | 第76-77页 |
| ·GPCA在膜蛋白相互作用关系预测中的应用 | 第77-81页 |
| ·数据源 | 第77-78页 |
| ·构建预测器模型 | 第78页 |
| ·模型评价指标 | 第78-79页 |
| ·实验结果 | 第79-81页 |
| ·膜蛋白网络拓扑结构及其生物学意义 | 第81-87页 |
| ·蛋白质网络简介 | 第81-82页 |
| ·膜蛋白网络拓扑结构 | 第82-84页 |
| ·膜蛋白相互作用的生物学意义 | 第84-87页 |
| ·本章小节 | 第87-88页 |
| 第5章 基于贝叶斯累加回归树计算模型的蛋白质相互作用预测 | 第88-103页 |
| ·引言 | 第88-89页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第89-90页 |
| ·贝叶斯定理 | 第89-90页 |
| ·朴素贝叶斯分类 | 第90页 |
| ·贝叶斯累加回归树计算模型(Bayesian Additive Regression Tree,BART) | 第90-96页 |
| ·累加树模型(A Sum-of-trees Model) | 第91-92页 |
| ·先验参数的确定 | 第92-93页 |
| ·BART模型的整合MCMC算法 | 第93-95页 |
| ·BART模型的分类规则 | 第95-96页 |
| ·实验结果 | 第96-99页 |
| ·数据源 | 第96-97页 |
| ·序列特征矢量化 | 第97-98页 |
| ·预测模型评价指标 | 第98-99页 |
| ·预测结果 | 第99页 |
| ·讨论 | 第99-101页 |
| ·性能比较 | 第99-100页 |
| ·独立测试集预测结果 | 第100-101页 |
| ·本章小结 | 第101-103页 |
| 总结和展望 | 第103-106页 |
| 参考文献 | 第106-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第120页 |
