| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 甲基化修饰位点识别的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 传统的甲基化位点识别 | 第15页 |
| 1.2.2 基于智能计算的甲基化位点识别 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17页 |
| 1.4 论文后续内容安排 | 第17-20页 |
| 第2章 甲基化修饰位点的识别流程概述 | 第20-30页 |
| 2.1 甲基化位点预测流程 | 第20-21页 |
| 2.2 甲基化位点概述 | 第21-23页 |
| 2.2.1 m~6A甲基化位点 | 第21-22页 |
| 2.2.2 DNA甲基化位点 | 第22-23页 |
| 2.3 数据集描述 | 第23-24页 |
| 2.3.1 m~6A位点数据集 | 第23-24页 |
| 2.3.2 DNA甲基化数据集 | 第24页 |
| 2.4 特征表示 | 第24-25页 |
| 2.5 分类器选择 | 第25-26页 |
| 2.5.1 决策树 | 第25页 |
| 2.5.2 K近邻 | 第25-26页 |
| 2.5.3 贝叶斯 | 第26页 |
| 2.5.4 随机森林 | 第26页 |
| 2.6 测试方法 | 第26-27页 |
| 2.7 性能评价指标 | 第27页 |
| 2.8 本章小结 | 第27-30页 |
| 第3章 基于物化属性方法的m~6A甲基化位点预测 | 第30-50页 |
| 3.1 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.2 物理化学属性 | 第31-33页 |
| 3.3 基于物化属性的特征表示 | 第33-35页 |
| 3.3.1 伪核苷酸组成成分 | 第33-34页 |
| 3.3.2 自协方差和互协方差变换 | 第34-35页 |
| 3.4 物化属性选择算法 | 第35-39页 |
| 3.4.1 物化属性显著性度量 | 第35-36页 |
| 3.4.2 启发式选择算法 | 第36-37页 |
| 3.4.3 K重选择启发式算法 | 第37-39页 |
| 3.5 构建预测模型 | 第39-40页 |
| 3.5.1 支持向量机算法 | 第39页 |
| 3.5.2 在线服务网站 | 第39-40页 |
| 3.6 预测结果与分析 | 第40-47页 |
| 3.6.1 物化属性显著性度量结果 | 第40-42页 |
| 3.6.2 启发式物化属性选择结果与分析 | 第42-44页 |
| 3.6.3 与现有的基于物化属性方法的m~6A位点预测器比较 | 第44-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-50页 |
| 第4章 基于多视角特征融合的DNA甲基化位点预测 | 第50-62页 |
| 4.1 问题描述 | 第50页 |
| 4.2 空间结构属性 | 第50-53页 |
| 4.3 多视角统计特征表示方法 | 第53-56页 |
| 4.3.1 空间结构信息 | 第54页 |
| 4.3.2 核酸频次统计信息 | 第54页 |
| 4.3.3 位置统计信息 | 第54-56页 |
| 4.4 构建预测模型 | 第56-57页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第57-60页 |
| 4.5.1 单视角特征的实验结果与分析 | 第57-58页 |
| 4.5.2 不同融合策略的实验结果与分析 | 第58页 |
| 4.5.3 与现有DNA甲基化模型性能比较 | 第58-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-66页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第62-63页 |
| 5.2 结论 | 第63页 |
| 5.3 研究展望 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |