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基于Gibbs抽样和EM算法的生物保守序列motif识别

中文摘要第1-4页
Abstract第4-6页
第一章 引言第6-12页
 §1.1 生物背景知识介绍第6-8页
 §1.2 生物序列中的motif识别第8-10页
 §1.3 motif识别中两个常用的方法第10-12页
第二章 Gibbs抽样和EM算法第12-21页
 §2.1 马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法第12-15页
 §2.2 缺失数据第15页
 §2.3 Gibbs抽样第15-19页
 §2.4 EM算法第19-21页
第三章 基于Gibbs抽样的生物保守序列motif识别第21-34页
 §3.1 统计模型第21-22页
 §3.2 motif长度固定的情况第22-26页
 §3.3 motif长度不定的情况第26-31页
 §3.4 CRP结合位点识别第31-34页
第四章 基于EM算法的生物保守序列motif识别第34-44页
 §4.1 统计模型第34页
 §4.2 二元混合模型第34-38页
 §4.3 多元混合模型第38-44页
第五章 进一步研究的方向第44-45页
参考文献第45-47页
攻硕期间完成论文情况第47-48页
致谢第48页

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