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基于机器学习的酵母ncRNA预测研究

目录第1-4页
中文摘要第4-6页
英文摘要第6-8页
英文缩略语词表第8-9页
引言第9-15页
第一部分 数据来源及特征提取第15-18页
 1.数据来源第15页
 2.特征提取第15-16页
 3.数据集的选取第16-18页
第二部分 分类器的构建第18-29页
 1.Na(?)ve Bayes方法构建分类器第18-24页
  自身序列第18-20页
  上游序列第20-22页
  下游序列第22-24页
 2.SVM方法构建分类器第24-26页
  自身序列第24-25页
  上游序列第25页
  下游序列第25-26页
 3.特征分析第26-29页
  t-检验分析第26-27页
  贡献值分析第27-29页
第三部分 ncRNA的全基因组预测第29-31页
 1.方法第29页
 2.结果第29-31页
第四部分 讨论第31-33页
第五部分 总结第33-34页
参考文献第34-38页
致谢第38-39页
发表论文第39-57页
附录第57页
 硕士期间投出文章第57页
 硕士期间获得的奖励第57页

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