| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-22页 |
| 1.2.1 Hub蛋白质的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.2 相互作用结合面的研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2.3 存在的难点 | 第20-22页 |
| 1.3 本文的研究内容与创新点 | 第22-25页 |
| 1.3.1 本文的内容安排 | 第22-23页 |
| 1.3.2 本文的创新点 | 第23-25页 |
| 第2章 蛋白质相互作用结合面的相关概念 | 第25-33页 |
| 2.1 基本概念 | 第25-28页 |
| 2.1.1 氨基酸 | 第25-26页 |
| 2.1.2 蛋白质结构属性 | 第26页 |
| 2.1.3 蛋白质相互作用结合面 | 第26-27页 |
| 2.1.4 蛋白质相互作用热点残基 | 第27页 |
| 2.1.5 蛋白质相互作用热区 | 第27-28页 |
| 2.2 蛋白质数据库 | 第28-30页 |
| 2.3 研究方法 | 第30-31页 |
| 2.3.1 传统的研究方法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 智能计算方法 | 第31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于相关系数的特征选择方法 | 第33-50页 |
| 3.1 数据集 | 第33-42页 |
| 3.1.1 数据集的获取与处理 | 第33-37页 |
| 3.1.2 蛋白质的特征属性 | 第37-42页 |
| 3.2 特征选择策略 | 第42-45页 |
| 3.2.1 基于相关系数的特征选择 | 第42页 |
| 3.2.2 相关系数图 | 第42-44页 |
| 3.2.3 基于SVM-RFE的特征选择 | 第44-45页 |
| 3.3 特征选择的结果 | 第45-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于集成学习的HUB蛋白质结合面热点预测方法 | 第50-76页 |
| 4.1 集成学习 | 第50-54页 |
| 4.1.1 Boosting | 第50-51页 |
| 4.1.2 Gradient Boosting | 第51-52页 |
| 4.1.3 随机森林算法 | 第52-54页 |
| 4.2 基于相互作用倾向性的HUB蛋白质结合面分类 | 第54-57页 |
| 4.2.1 相互作用倾向性优化 | 第54页 |
| 4.2.2 评价标准 | 第54-55页 |
| 4.2.3 实验结果 | 第55-57页 |
| 4.3 HUB蛋白质结合面上的热点预测 | 第57-75页 |
| 4.3.1 评价标准 | 第57页 |
| 4.3.2 标准数据集的实验结果 | 第57-63页 |
| 4.3.3 DateHub和 PartyHub数据集的实验结果 | 第63-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 基于聚类的HUB蛋白质结合面热区预测方法 | 第76-101页 |
| 5.1 问题定义 | 第76-77页 |
| 5.2 基于局部社区结构探测的热区预测方法 | 第77-85页 |
| 5.2.1 基于聚类的边界点识别 | 第77-78页 |
| 5.2.2 丢失残基优化策略 | 第78-79页 |
| 5.2.3 LCSD算法 | 第79-80页 |
| 5.2.4 评价标准 | 第80-81页 |
| 5.2.5 实验结果 | 第81-85页 |
| 5.3 基于残基配位数优化和K-MEANS的热区预测方法 | 第85-96页 |
| 5.3.1 K-means算法 | 第85-86页 |
| 5.3.2 基于轮廓系数的K值优化 | 第86-87页 |
| 5.3.3 残基配位数优化 | 第87-88页 |
| 5.3.4 实验结果 | 第88-96页 |
| 5.4 PPRA优化 | 第96-100页 |
| 5.4.1 基于PPRA优化的预测方法 | 第96-97页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第97-100页 |
| 5.5 本章小结 | 第100-101页 |
| 第6章 总结与展望 | 第101-104页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第101-103页 |
| 6.2 工作展望 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-115页 |
| 附录1 攻读博士学位期间取得的科研成果 | 第115-116页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第116-117页 |
| 附录3 HUB蛋白质的部分数据集 | 第117-121页 |
| 附件 | 第121页 |
