基于SVM和蛋白功能注释的蛋白质相互作用关系预测方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 PPI及其预测方法概述 | 第16-22页 |
| 2.1 PPI简介 | 第16页 |
| 2.2 PPI预测方法分类 | 第16-17页 |
| 2.2.1 生物学实验方法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 计算生物学方法 | 第17页 |
| 2.3 经典的PPI预测算法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 基于基因共表达的方法 | 第17-19页 |
| 2.3.2 基于氨基酸序列的方法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 基于机器学习的方法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 SVM及蛋白质功能注释 | 第22-30页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 SVM | 第22-25页 |
| 3.2.1 SVM简介 | 第22-23页 |
| 3.2.2 SVM的实现原理 | 第23-25页 |
| 3.2.3 R语言实现SVM | 第25页 |
| 3.3 蛋白功能注释 | 第25-29页 |
| 3.3.1 GO及其应用 | 第25-27页 |
| 3.3.2 KEGG及其应用 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于SVM和蛋白功能注释的PPI预测算法 | 第30-47页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 PPI_SPFA算法 | 第30-39页 |
| 4.2.1 算法主要思想 | 第30页 |
| 4.2.2 算法实现过程 | 第30-39页 |
| 4.3 算法性能评估 | 第39-40页 |
| 4.4 算法实验及对比分析 | 第40-46页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第40-42页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第42-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
