| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-27页 |
| ·引言 | 第14-18页 |
| ·研究背景 | 第18-23页 |
| ·基于结构型的分类 | 第18-19页 |
| ·基于四级结构的分类 | 第19页 |
| ·基于亚细胞定位的分类 | 第19-22页 |
| ·基于膜蛋白质的分类 | 第22-23页 |
| ·论文的主要工作与创新 | 第23-24页 |
| ·论文的结构 | 第24-27页 |
| 第二章 蛋白质序列的特征提取和分类算法 | 第27-42页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·蛋白质序列的特征提取算法 | 第27-34页 |
| ·基于氨基酸组成和位置的特征提取算法 | 第28-29页 |
| ·基于氨基酸物理化学特性的特征提取算法 | 第29-31页 |
| ·基于数据库信息挖掘的特征提取算法 | 第31-33页 |
| ·其它特征提取算法 | 第33页 |
| ·蛋白质序列特征提取算法中存在的问题 | 第33-34页 |
| ·蛋白质分类算法 | 第34-37页 |
| ·基于统计的分类算法 | 第34-37页 |
| ·基于机器学习的算法 | 第37页 |
| ·其它算法 | 第37页 |
| ·分类模型构建的常用技术 | 第37-41页 |
| ·数据集的构建 | 第37-38页 |
| ·模型的检验 | 第38-39页 |
| ·模型的评估 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于k-子串离散源算法的蛋白质结构型预测研究 | 第42-63页 |
| ·蛋白质结构型分类 | 第42-43页 |
| ·结构型预测的意义 | 第43-44页 |
| ·结构型预测的研究现状 | 第44-45页 |
| ·数据集 | 第45-46页 |
| ·生物信息论与最小离散增量算法 | 第46-50页 |
| ·信息与信息的度量 | 第46-48页 |
| ·离散量及其基本性质 | 第48-49页 |
| ·离散增量与最小离散增量预测算法 | 第49-50页 |
| ·k-子串离散源特征提取算法 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-62页 |
| ·k -子串长度对模型的影响 | 第51-54页 |
| ·Resubstitution 自检验分析 | 第54-55页 |
| ·Jackknife 交叉检验分析 | 第55-57页 |
| ·分类模型的推广应用分析 | 第57-58页 |
| ·子样本不均衡性和数据集大小对模型的影响 | 第58-60页 |
| ·序列同源性对分类模型的影响 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 基于组合特征提取算法的蛋白质四级结构分类研究 | 第63-87页 |
| ·引言 | 第63-65页 |
| ·数据集 | 第65-66页 |
| ·最近邻居算法 | 第66-67页 |
| ·基于多肽组成组合特征提取算法的分类 | 第67-73页 |
| ·基于多肽组成的组合特征提取算法 | 第67-68页 |
| ·实验结果与分析 | 第68-73页 |
| ·基于随机信号量组合特征提取算法的分类 | 第73-79页 |
| ·基于随机信号量的组合特征提取算法 | 第73-76页 |
| ·实验结果与分析 | 第76-79页 |
| ·基于多肽组成和自相关函数组合特征提取算法的分类 | 第79-82页 |
| ·基于多肽组成和自相关函数的组合特征提取算法 | 第79-80页 |
| ·实验结果与分析 | 第80-82页 |
| ·三种组合特征提取算法的比较 | 第82-83页 |
| ·数据集特性对分类模型的影响 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 基于分组重量编码的凋亡蛋白亚细胞定位预测研究 | 第87-111页 |
| ·亚细胞分类及功能 | 第87-89页 |
| ·亚细胞定位的意义 | 第89-90页 |
| ·基于序列信息的亚细胞定位预测研究现状 | 第90-92页 |
| ·凋亡蛋白定位预测的意义及现状 | 第92-93页 |
| ·数据集 | 第93页 |
| ·分组重量编码特征提取算法 | 第93-96页 |
| ·参数选择 | 第96-104页 |
| ·支持向量机的参数选择 | 第96-101页 |
| ·分组重量编码的参数选择 | 第101-104页 |
| ·实验结果与讨论分析 | 第104-107页 |
| ·与已有方法的比较分析 | 第107-110页 |
| ·特征提取算法比较分析 | 第107-109页 |
| ·分类模型比较分析 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第六章 基于亚多肽组成特征提取算法的膜蛋白分类研究 | 第111-120页 |
| ·引言 | 第111-113页 |
| ·数据集 | 第113-114页 |
| ·亚多肽组成 | 第114-116页 |
| ·实验结果与讨论分析 | 第116-118页 |
| ·本章小结 | 第118-120页 |
| 结束语 | 第120-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-141页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第141-143页 |
| 附录A 结构型预测中标准数据集的预测结果 | 第143-145页 |
| 附录B 本文采用的标准数据集名称和来源 | 第145-146页 |
| 附录C 数据集ZW225 的序列登录号 | 第146-148页 |
| 附录D 特征提取算法和分类模型的缩写说明 | 第148-149页 |
