| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·转录因子结合位点识别的研究意义及现状 | 第8-9页 |
| ·转录因子结合位点识别研究现状存在的问题 | 第9-11页 |
| ·顺式调控模块识别的研究意义与现状 | 第11-12页 |
| ·顺式调控模块识别研究现状存在的问题 | 第12-13页 |
| ·本文主要内容 | 第13-16页 |
| 第二章 基本概念和原理 | 第16-22页 |
| ·转录因子结合位点及数学模型 | 第16-17页 |
| ·顺式调控模块 | 第17-19页 |
| ·相关资源数据库介绍 | 第19-20页 |
| ·转录因子结合位点数据库 | 第19页 |
| ·UCSC Genome Browser 和 ENCODE | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于有监督分类学习的转录因子结合位点识别方法 | 第22-38页 |
| ·基于有监督分类学习的转录因子结合位点识别方法的提出 | 第22-24页 |
| ·本章使用到的模型 | 第24-25页 |
| ·实验数据和方法 | 第25-29页 |
| ·候选转录因子结合位点的获取 | 第25-26页 |
| ·正负样本集的划分 | 第26-27页 |
| ·基于 SVM 和 logistic 回归的转录因子结合位点识别方法 | 第27-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于遗传表观先验信息的转录因子结合位点识别方法 | 第38-50页 |
| ·log-posterior odds score | 第38-39页 |
| ·基于有监督学习的位置先验概率 | 第39-40页 |
| ·P-value 求解 | 第40-41页 |
| ·预测方法总体流程图 | 第41-42页 |
| ·实验数据和评价标准 | 第42-43页 |
| ·使用 GBP 作为位置先验概率 | 第42-43页 |
| ·实验数据和评价标准 | 第43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-48页 |
| ·本章小节 | 第48-50页 |
| 第五章 基于频繁项集挖掘的顺式调控模块识别方法 | 第50-66页 |
| ·基于频繁项集挖的顺式调控模块识别方法 | 第50-51页 |
| ·CRM 识别方法 FCLOVER 的提出 | 第51-52页 |
| ·Fuzzy Top Down FP-Growth 算法 | 第52-56页 |
| ·频繁项集挖掘方法的选择 | 第52-53页 |
| ·Fuzzy Top Down FP-Growth 算法 | 第53-56页 |
| ·FCLOVER：基于频繁模体对挖掘的 CRM 识别方法 | 第56-65页 |
| ·FCLOVER 所用数据集 | 第56页 |
| ·频繁模体对挖掘 | 第56-58页 |
| ·识别顺式调控模块 CRM | 第58-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-65页 |
| ·本章小节 | 第65-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-78页 |
| 硕士期间论文发表情况及科研工作 | 第78-79页 |
