基于多特征的长非编码RNA识别方法
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·长非编码 RNA 识别问题研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的研究内容与论文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 长非编码 RNA 识别基础 | 第11-25页 |
| ·长非编码 RNA 数据 | 第11-14页 |
| ·非编码 RNA 数据库 | 第11-13页 |
| ·文献来源的长非编码 RNA 数据 | 第13-14页 |
| ·长非编码鉴定基本方法简述 | 第14-15页 |
| ·基于 cDNA 文库和 EST 数据的方法 | 第14页 |
| ·基于染色质签名的方法 | 第14-15页 |
| ·基于 RNA-seq 数据分析的方法 | 第15页 |
| ·基于 RIP-seq 数据分析的方法 | 第15页 |
| ·非编码 RNA 预测工具分析 | 第15-17页 |
| ·CONC 预测工具分析 | 第15-16页 |
| ·CPC 预测工具分析 | 第16页 |
| ·CSF 预测工具分析 | 第16-17页 |
| ·PhyloCSF 预测工具分析 | 第17页 |
| ·支持向量机模型与算法 | 第17-25页 |
| ·线性支持向量机 | 第17-19页 |
| ·非线性支持向量机 | 第19-20页 |
| ·核函数的概念 | 第20-22页 |
| ·序列最小优化算法 | 第22-25页 |
| 第三章 长非编码 RNA 特征选择与分析 | 第25-37页 |
| ·基于蛋白序列相似性的特征 | 第25-29页 |
| ·归一化蛋白库匹配数 | 第27页 |
| ·蛋白库匹配 E-value 均值 | 第27-28页 |
| ·阅读框匹配得分 | 第28-29页 |
| ·基于开放阅读框的特征 | 第29-32页 |
| ·阅读框完整性 | 第30页 |
| ·归一化开放阅读框数目 | 第30-31页 |
| ·开放阅读框覆盖率 | 第31-32页 |
| ·基于二级结构的特征 | 第32-36页 |
| ·RNA 二级结构的表示与预测 | 第33-34页 |
| ·二级结构预测工具 RNAfold | 第34-35页 |
| ·二级结构特征 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 长非编码 RNA 识别实验及其结果分析 | 第37-47页 |
| ·基于多特征的长非编码 RNA 识别方法设计 | 第37-38页 |
| ·实验方案 | 第38-39页 |
| ·实验数据 | 第39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-47页 |
| ·基于训练集的交叉验证 | 第40-43页 |
| ·长非编码 RNA 识别有效性验证 | 第43-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
