基于全基因组的DNA序列词语挖掘
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
第1章 绪论 | 第8-22页 |
·研究背景 | 第8-9页 |
·研究的目的及意义 | 第9-10页 |
·国内外研究现状分析 | 第10-21页 |
·DNA 序列和人类语言的关系 | 第11-12页 |
·DNA 序列的特异频率词语识别研究 | 第12-16页 |
·基因组信号识别方法研究 | 第16-21页 |
·论文主要研究内容 | 第21-22页 |
第2章 候选词语挖掘算法 | 第22-37页 |
·特征选择 | 第23-26页 |
·距离熵 | 第23-24页 |
·相对熵 | 第24-26页 |
·系统整体结构 | 第26-28页 |
·异常词语识别模块 | 第28-33页 |
·Z-score 值计算 | 第28-32页 |
·距离熵计算 | 第32页 |
·相对熵计算 | 第32-33页 |
·英文序列的词语挖掘过程 | 第33-34页 |
·构造后缀数组和最长公共前缀数组 | 第33-34页 |
·根据后缀数组分类 | 第34页 |
·DNA 序列的词语挖掘过程 | 第34-35页 |
·实验结果分析 | 第35-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第3章 基于最优切分的词语挖掘算法设计 | 第37-44页 |
·最优切分基本思想 | 第37-38页 |
·最优切分算法具体步骤 | 第38-43页 |
·实验结果分析 | 第43页 |
·本章小结 | 第43-44页 |
第4章 基因组词语挖掘结果分析 | 第44-55页 |
·DNA 转录过程 | 第44-47页 |
·识别已知的转录因子结合位点 | 第47-50页 |
·启动子区域扩展过程 | 第48页 |
·匹配的过程 | 第48-49页 |
·结果分析 | 第49-50页 |
·基于词汇的基因组相似性分析 | 第50-53页 |
·Pyknons 的获取过程 | 第50-52页 |
·实验步骤 | 第52-53页 |
·本章小结 | 第53-55页 |
结论 | 第55-57页 |
参考文献 | 第57-62页 |
致谢 | 第62页 |