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多标签设置下的蛋白质亚细胞定位研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-13页
   ·本文研究背景及意义第9-10页
   ·蛋白质亚细胞定位的研究现状第10-12页
   ·本文的主要内容和安排第12-13页
第2章 蛋白质数据与模型第13-29页
   ·蛋白质的组成与功能第13-14页
   ·常用生物信息学数据库以及工具介绍第14-20页
     ·SWISS-PROT蛋白质数据库第14-17页
     ·同源性序列搜索第17-20页
       ·蛋白质序列的同源性、相似性及序列比对第17-18页
       ·同源性序列搜索工具BLAST第18-20页
   ·基因本体(Gene Ontology)模型概述第20-24页
     ·GO的组成第21页
     ·GO的组织结构第21-22页
     ·GO标注概述第22-24页
   ·伪氨基酸组成成分模型(Pse-AAC)概述第24-29页
     ·氨基酸组成和双残基组成第24页
     ·氨基酸的物化性质组成、转换与分布法第24-25页
     ·伪氨基酸组成成分模型第25-29页
第3章 蛋白质序列特征提取方法第29-38页
   ·蛋白质序列原始数据集及处理第29-32页
   ·Pse-AAC模型的建立第32-33页
   ·Gene Ontology模型的建立第33-36页
     ·GO的检索第33-36页
       ·在线检索第33-34页
       ·本地检索第34-36页
     ·GO向量的构建第36页
   ·蛋白质序列特征数据集的构建第36-38页
第4章 多标签设置下的蛋白质亚细胞定位方法第38-43页
   ·多标签分类算法的介绍第38-41页
     ·OVR-kNN与ML-kNN算法第38-39页
     ·Rank-SVM算法第39页
     ·SVM-ML算法第39-41页
   ·基于多标签分类算法蛋白质亚细胞定位的预测方法第41页
   ·多标签分类算法性能评价指标第41-43页
第5章 多标签设置下的蛋白质亚细胞定位方法的实验研究第43-50页
   ·实验数据集介绍第43页
   ·实验结果及对比分析第43-50页
     ·参数调节第43-46页
     ·实验结果比较与分析第46-49页
     ·与现存算法的比较第49-50页
第6章 总结与展望第50-52页
参考文献第52-57页
致谢第57-58页
附录 攻读硕士学位期间参加科研项目情况第58页

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