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基于词频统计的DNA序列大数据集模体发现算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 生物背景第14-16页
        1.1.1 基因表达与调控第14-15页
        1.1.2 转录调控与结合位点第15-16页
    1.2 什么是模体发现第16-17页
    1.3 模体发现的大数据集第17-18页
    1.4 本文工作第18-20页
第二章 模体发现相关知识第20-30页
    2.1 模体发现基础知识第20-23页
        2.1.1 问题定义第20页
        2.1.2 问题难度分析第20-21页
        2.1.3 模体打分与评价第21-23页
    2.2 模体发现算法研究现状第23-28页
        2.2.1 单模体发现研究现状第23-25页
        2.2.2 结构模体发现研究现状第25-27页
        2.2.3 现有模体发现面对大数据集的挑战性第27-28页
    2.3 本章小结第28-30页
第三章 DNA序列大数据集样本序列选择算法第30-50页
    3.1 引言第30页
    3.2 样本序列选择的必要性第30-32页
    3.3 方法第32-40页
        3.3.1 基本思路第32-33页
        3.3.2 词频统计第33-36页
        3.3.3 高频子串获取第36-38页
        3.3.4 高频子串聚类第38-40页
    3.4 结果与讨论第40-48页
        3.4.1 数据和实验设置第40-42页
        3.4.2 加速基于后缀树的模式驱动q PMS算法的结果第42-45页
        3.4.3 加速基于样本模式驱动的q PMS算法的结果第45-47页
        3.4.4 真实数据的结果第47-48页
    3.5 本章小结第48-50页
第四章 DNA序列大数据集结构模体发现算法第50-64页
    4.1 引言第50页
    4.2 方法第50-57页
        4.2.1 基本思路第50-52页
        4.2.2 词频统计第52-53页
        4.2.3 峰值子串搜索第53-55页
        4.2.4 峰值子串分组第55-57页
    4.3 结果与讨论第57-63页
        4.3.1 数据和实验设置第57-59页
        4.3.2 模拟数据实验结果第59-62页
        4.3.3 真实数据实验结果第62-63页
    4.4 本章小结第63-64页
第五章 总结展望第64-66页
    5.1 研究总结第64页
    5.2 研究展望第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-72页
作者简介第72-73页

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