| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·评估与验证蛋白质相互作用的意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第10-12页 |
| ·主要工作与创新 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第2章 评估蛋白质相互作用可信度的生物信息学方法 | 第12-19页 |
| ·数据资源 | 第12-13页 |
| ·评估PPI 可信度过程模型 | 第13-17页 |
| ·PPI 数据集的构建 | 第13-14页 |
| ·特征选择与综合属性抽取 | 第14-16页 |
| ·一些常用算法 | 第16-17页 |
| ·评估PPI 可信度实例 | 第17-18页 |
| ·问题与展望 | 第18-19页 |
| 第3章酵母蛋白质相互作用与基因表达谱和亚细胞定位的相关性 | 第19-26页 |
| ·材料与方法 | 第20-22页 |
| ·数据集的构建 | 第20-21页 |
| ·芯片基因表达数据 | 第21页 |
| ·蛋白质亚细胞定位数据 | 第21-22页 |
| ·方法 | 第22页 |
| ·结果 | 第22-25页 |
| ·蛋白质相互作用与基因表达谱的关系 | 第22-24页 |
| ·样本集中蛋白质相互作用与亚细胞共定位关系的统计 | 第24-25页 |
| ·讨论 | 第25-26页 |
| 第4章 最小二乘支持向量机的分类原理与算法实现 | 第26-31页 |
| ·LS-SVM 的分类原理 | 第26-27页 |
| ·LS-SVMlab1.5 工具箱 | 第27-29页 |
| ·数据的加载和处理 | 第28页 |
| ·算法的训练和仿真 | 第28页 |
| ·分类器性能评价指标 | 第28-29页 |
| ·算法实现实例 | 第29-31页 |
| 第5章 基于多种数据资源和LS-SVM 分类器的蛋白质相互作用可信度评估 | 第31-38页 |
| ·蛋白质相互作用数据集 | 第31-32页 |
| ·蛋白质对的特征表示 | 第32-34页 |
| ·氨基酸序列保守性 | 第32页 |
| ·结构域相互作用 | 第32-33页 |
| ·功能注释相似性 | 第33页 |
| ·基因表达谱相似性 | 第33页 |
| ·共定位出现率 | 第33-34页 |
| ·伪氨基酸组成相关性 | 第34页 |
| ·分类器的选择与性能评价 | 第34-35页 |
| ·分类器的选择 | 第34-35页 |
| ·性能评价 | 第35页 |
| ·结果 | 第35-36页 |
| ·讨论 | 第36-37页 |
| ·不同特征的预测准确率分析 | 第36-37页 |
| ·联合特征的预测准确率分析 | 第37页 |
| ·结语 | 第37-38页 |
| 第6章 总结 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 在学期间公开发表论文 | 第43页 |