| 摘要 | 第1-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| ·研究背景 | 第14-20页 |
| ·RNA 的角色 | 第14-16页 |
| ·ncRNA 的分类及功能 | 第16-17页 |
| ·ncRNA 的现实应用 | 第17-20页 |
| ·ncRNA 相关计算问题及进展 | 第20-24页 |
| ·ncRNA 序列比对 | 第20-22页 |
| ·ncRNA 二级结构预测 | 第22-23页 |
| ·ncRNA 基因预测 | 第23-24页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第24-26页 |
| ·主要研究内容 | 第24-25页 |
| ·主要创新性工作 | 第25-26页 |
| ·本文的结构 | 第26-28页 |
| 第二章 非编码RNA 计算分析基础 | 第28-42页 |
| ·RNA 生物学基础 | 第28-32页 |
| ·RNA 的化学组成 | 第28-29页 |
| ·RNA 的结构 | 第29-32页 |
| ·RNA 计算的数学基础 | 第32-35页 |
| ·RNA 各级结构的数学描述 | 第32-33页 |
| ·RNA 二级结构的图形表示 | 第33-35页 |
| ·RNA 二级结构的自由能权重图拓扑特征 | 第35-40页 |
| ·RNA 二级结构的权重茎环拓扑图表示 | 第35-37页 |
| ·自由能权重的计算 | 第37-39页 |
| ·基于自由能权重茎环连接图的RNA 分子拓扑指数 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 非编码RNA 序列-结构比对方法研究 | 第42-66页 |
| ·序列比对基础 | 第42-48页 |
| ·序列比对的定义 | 第42-45页 |
| ·序列比对算法 | 第45-48页 |
| ·基于量子遗传算法的非编码RNA 序列-结构比对 | 第48-59页 |
| ·遗传算法（Genetic Algorithms，GA） | 第48-49页 |
| ·量子计算（Quantum Computing） | 第49-51页 |
| ·量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithms，QGA） | 第51-53页 |
| ·序列比对的量子编码 | 第53页 |
| ·非编码RNA 序列结构比对的适应度函数 | 第53-56页 |
| ·量子比特的更新策略 | 第56-58页 |
| ·算法流程 | 第58-59页 |
| ·测试数据及结果 | 第59-63页 |
| ·测试数据集 | 第59-60页 |
| ·评价标准 | 第60-61页 |
| ·参数设置 | 第61页 |
| ·结果及讨论 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-66页 |
| 第四章 非编码RNA 二级结构预测方法研究 | 第66-90页 |
| ·特征选择简介 | 第66-68页 |
| ·支持向量机分类算法 | 第68-73页 |
| ·最优分类面 | 第69-71页 |
| ·广义最优分类面 | 第71-72页 |
| ·核函数 | 第72-73页 |
| ·ncRNA 二级结构预测中的计算数值特征 | 第73-79页 |
| ·热力学特征 | 第73-74页 |
| ·进化特征 | 第74-77页 |
| ·组合特征 | 第77-79页 |
| ·数据及结果分析 | 第79-88页 |
| ·训练数据 | 第79-80页 |
| ·测试数据 | 第80页 |
| ·二级结构预测中的茎组合规则 | 第80-81页 |
| ·评价标准 | 第81页 |
| ·结果与讨论 | 第81-88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 第五章 microRNA 基因前体识别研究 | 第90-114页 |
| ·microRNA 简介 | 第91-93页 |
| ·microRNA 前体识别方法及识别特征 | 第93-96页 |
| ·microRNA 前体识别方法 | 第93-94页 |
| ·microRNA 前体识别特征 | 第94-96页 |
| ·基于新的局部序列结构特征的pre-miRNA 识别方法 | 第96-100页 |
| ·拉伸局部序列结构特征 | 第96-97页 |
| ·测试数据集 | 第97-98页 |
| ·评价标准 | 第98页 |
| ·结果及讨论 | 第98-100页 |
| ·自由能权重结构拓扑指数在miRNA 前体识别中的应用 | 第100-104页 |
| ·测试数据集的构建 | 第100-101页 |
| ·自由能权重拓扑指数的统计分析 | 第101-103页 |
| ·自由能权重拓扑指数用于pre-miRNA 的识别 | 第103-104页 |
| ·pre-miRNA 识别特征选择 | 第104-112页 |
| ·特征选择准则函数 | 第104-105页 |
| ·特征向量选择算法 | 第105-107页 |
| ·pre-miRNA 识别特征选择结果 | 第107-111页 |
| ·类不平衡问题的处理 | 第111-112页 |
| ·本章小结 | 第112-114页 |
| 第六章 结束语 | 第114-118页 |
| ·工作总结 | 第114-115页 |
| ·工作展望 | 第115-118页 |
| 致谢 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-132页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第132页 |
