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基于氨基酸序列的蛋白质结构功能预测方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
第1章 绪论第12-31页
   ·引言第12-13页
   ·蛋白质的结构层次和功能第13-15页
   ·生物信息数据库第15页
   ·特征提取与优化方法第15-20页
     ·小波变换(Wavelet Transform)第16-18页
     ·氨基酸成分(Amino acid composition,AAc)第18页
     ·权重氨基酸成分(Weight Amino acid composition,WAAc)第18-19页
     ·自相关函数(auto-correlation functions,ACF)第19-20页
     ·氨基酸溶剂可及表面积(accessible surface area,ASA)第20页
   ·分类算法第20-24页
     ·支持向量机(Support vector machine,SVM)第20-22页
     ·K-最近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)第22页
     ·贝叶斯算法(Bayes)第22-23页
     ·决策树算法(Decision tree,DT)第23页
     ·多类分类问题第23-24页
   ·分类系统的评价第24-25页
     ·评价方法第24页
     ·评价指标第24-25页
   ·本文主要研究内容第25-27页
 参考文献第27-31页
第2章 蛋白质同源寡聚体的预测分析第31-43页
   ·引言第31-32页
   ·材料与方法原理第32-34页
     ·数据集第32页
     ·方法和原理第32-34页
     ·支持向量机原理第34页
   ·结果与讨论第34-39页
     ·小波基的选择第34-35页
     ·分类器的选择第35-36页
     ·序列同源性的影响第36-37页
     ·数据库大小对结果的影响第37-38页
     ·与其它预测模型的比较第38-39页
   ·结论第39页
 参考文献第39-43页
第3章 同源寡聚体和异源寡聚体的预测分析第43-55页
   ·引言第43-44页
   ·原理与方法第44-46页
     ·数据库第44页
     ·方法和原理第44-45页
     ·支持向量机第45-46页
     ·评价指标第46页
   ·实验结果第46-51页
     ·小波函数的选择第46-47页
     ·选择合适的物理化学性质第47-48页
     ·比较不同的分类算法第48-49页
     ·序列一致性的影响第49-50页
     ·与文献方法的比较第50-51页
   ·结论第51页
 参考文献第51-55页
第4章 蛋白质四级结构及其亚结构的预测分析第55-68页
   ·引言第55-56页
   ·原理与方法第56-59页
     ·数据集第56-57页
     ·方法和原理第57-58页
     ·决策树第58页
     ·评价指标第58-59页
   ·结果与讨论第59-64页
     ·小波函数的选择第59-60页
     ·比较不同的分类算法第60-61页
     ·不同物理化学性质的选择第61-62页
     ·与文献方法的比较第62-63页
     ·随机测试第63-64页
   ·结论第64页
 参考文献第64-68页
第5章 蛋白质棕榈化修饰位点的预测分析第68-84页
   ·前言第68-69页
   ·材料与方法第69-73页
     ·数据集第69-70页
     ·特征提取和编码第70-72页
     ·模型的评估第72-73页
   ·结果与讨论第73-80页
     ·确定最优的窗口尺寸大小和特征提取第73-74页
     ·相关序列长度的影响第74页
     ·考察不同的氨基酸疏水值第74-75页
     ·分析序列标识图第75-76页
     ·正负样本比例对结果的影响第76-78页
     ·不同分类算法的影响第78页
     ·独立测试集的预测结果第78-79页
     ·位点的3D结构和网络服务第79-80页
   ·结论第80页
 参考文献第80-84页
第6章 在线服务平台第84-86页
   ·网站建立的意义第84页
   ·在线服务平台第84-86页
附录第86-90页
 附录A第86-87页
 附录B第87-90页
致谢第90-91页
攻读硕士学位期间的研究成果第91页

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