| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景 | 第10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外相关技术发展现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 piRNA识别与功能分析研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 启动子识别及其类型识别研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和内容安排 | 第15-18页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 本文内容安排 | 第16-18页 |
| 第2章 基于序列信息的piRNA识别与功能分析 | 第18-33页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 piRNA识别与功能分析数据集构建 | 第18-19页 |
| 2.3 基于序列信息的piRNA识别与功能分析方法 | 第19-26页 |
| 2.3.1 伪k元核苷酸组成 | 第19-21页 |
| 2.3.2 支持向量机 | 第21-22页 |
| 2.3.3 两层分类框架 | 第22-23页 |
| 2.3.4 集成学习 | 第23-25页 |
| 2.3.5 吸引子传播聚类算法 | 第25页 |
| 2.3.6 交叉验证方法 | 第25-26页 |
| 2.4 piRNA识别实验结果与分析 | 第26-32页 |
| 2.4.1 piRNA识别性能评价指标 | 第26页 |
| 2.4.2 piRNA识别参数优化 | 第26-28页 |
| 2.4.3 piRNA特征分析 | 第28-30页 |
| 2.4.4 piRNA识别结果分析 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于滑动窗口的启动子识别及其类型识别 | 第33-45页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 启动子识别的数据集构建 | 第33-34页 |
| 3.3 基于滑动窗口的启动子识别方法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 基于滑动窗口的伪k元核苷酸组成 | 第34-36页 |
| 3.3.2 数据集不平衡问题的处理 | 第36-37页 |
| 3.3.3 随机森林 | 第37页 |
| 3.3.4 两层分类框架 | 第37-38页 |
| 3.4 启动子识别与启动子类型识别结果与讨论 | 第38-44页 |
| 3.4.1 启动子识别与启动子类型识别性能评价指标 | 第38-39页 |
| 3.4.2 启动子识别与启动子类型识别参数优化 | 第39页 |
| 3.4.3 合成少数类过抽样算法性能比较 | 第39-40页 |
| 3.4.4 启动子识别与启动子类型识别性能评估 | 第40-41页 |
| 3.4.5 启动子序列特征分析 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于多尺度窗口序列特征的启动子识别及其类型识别 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 基于多尺度窗口序列特征的启动子识别及其类型识别方法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 基于多尺度窗口的序列特征提取方法 | 第45-46页 |
| 4.2.2 遗传算法 | 第46-47页 |
| 4.2.3 梯度提升树 | 第47-48页 |
| 4.3 启动子识别与启动子类型识别实验结果与分析 | 第48-54页 |
| 4.3.1 基于多尺度窗口序列特征识别方法的参数优化 | 第48-50页 |
| 4.3.2 基于多尺度窗口序列特征识别启动子方法的性能评估 | 第50-51页 |
| 4.3.3 基于多尺度窗口序列特征的启动子序列特征分析 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
