| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·本文的研究背景 | 第8-9页 |
| ·目前国内外的研究现状 | 第9-10页 |
| ·蛋白组质谱技术研究现状 | 第9页 |
| ·蛋白组质谱数据处理方法研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第10-12页 |
| 第二章 蛋白质组学质谱数据的预处理 | 第12-23页 |
| ·蛋白质组学质谱数据 | 第12-14页 |
| ·质谱原始数据的介绍 | 第12-13页 |
| ·实验数据集 | 第13-14页 |
| ·蛋白质组学质谱数据的预处理技术 | 第14-18页 |
| ·质谱数据重采样 | 第15页 |
| ·质谱数据基线校正 | 第15-16页 |
| ·质谱数据的标准化 | 第16-17页 |
| ·质谱的谱线平滑 | 第17页 |
| ·峰值识别与提取 | 第17页 |
| ·谱图的峰值对比 | 第17-18页 |
| ·实验数据集的预处理 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 蛋白质组质谱区间数据特征提取与选择 | 第23-32页 |
| ·蛋白质组质谱数据分析中的特征提取 | 第23-24页 |
| ·特征形成的概念 | 第23页 |
| ·特征提取的过程 | 第23-24页 |
| ·特征选择的判断标准及常用方法 | 第24页 |
| ·一种新的序列特征提取方法—PseAAC 方法 | 第24-25页 |
| ·PseAAC 方法在禽流感病毒 RNA 聚合酶上的应用 | 第25-31页 |
| ·禽流感病毒 RNA 聚合酶的简介 | 第25-26页 |
| ·RNA 聚合酶在转录过程中的作用机制 | 第26-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 恶性肿瘤质谱数据二分类模型构建及应用 | 第32-43页 |
| ·两种新的图形表示及数值刻画方法 | 第32-34页 |
| ·峰值转化为氨基酸序列 | 第32-33页 |
| ·峰值转化为 0-1 序列 | 第33-34页 |
| ·机器学习算法 | 第34-36页 |
| ·支持向量机 | 第34-35页 |
| ·分类性能评价 | 第35-36页 |
| ·模型构建与实验分析 | 第36-41页 |
| ·模型建立 | 第36-37页 |
| ·不同的归一化方法对模型性能的影响 | 第37页 |
| ·核函数对模型性能的影响 | 第37-38页 |
| ·模型的参数优化 | 第38-39页 |
| ·0-1 序列 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 二分类模型的推广及其应用 | 第43-47页 |
| ·二分类情况 | 第43-45页 |
| ·多分类情况 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 论文的总结和展望 | 第47-49页 |
| ·本文的主要工作小结 | 第47-48页 |
| ·将来工作的展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-56页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第5页 |