| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 前言 | 第6-8页 |
| 第一章 天然产物的靶标蛋白预测 | 第8-10页 |
| 1.1 天然产物的标靶蛋白介绍 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第8-10页 |
| 第二章 生物医学文本信息抽取技术在标靶蛋白预测上的应用 | 第10-32页 |
| 2.1 基于生物医学信息抽取系统的研究 | 第10-20页 |
| 2.1.1 信息抽取介绍 | 第10页 |
| 2.1.2 生物医学文献的信息抽取系统综述 | 第10-18页 |
| 2.1.3 实验 | 第18-20页 |
| 2.2 基于药物和标靶蛋白相关性关联分析的研究 | 第20-31页 |
| 2.2.1 数据挖掘关联分析介绍 | 第20-21页 |
| 2.2.2 生物医学文本关联分析与标靶蛋白预测 | 第21-23页 |
| 2.2.3 实验 | 第23-31页 |
| 2.3 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 生物医学文本知识发现技术在标靶蛋白预测上的应用 | 第32-42页 |
| 3.1 基于知识发现的标靶蛋白预测模型研究与设计 | 第32-37页 |
| 3.1.1 Swanson知识发现模型介绍 | 第32-33页 |
| 3.1.2 知识发现与标靶蛋白预测 | 第33-34页 |
| 3.1.3 实验 | 第34-37页 |
| 3.2 基于支持向量机的标靶蛋白预测 | 第37-41页 |
| 3.2.1 支持向量机介绍 | 第37-38页 |
| 3.2.2 支持向量机与标靶蛋白预测 | 第38-39页 |
| 3.2.3 实验 | 第39-41页 |
| 3.3 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 结束语 | 第42-44页 |
| 4.1 论文的主要成果 | 第42页 |
| 4.2 算法存在的一些问题 | 第42-43页 |
| 4.3 展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 在学期间的研究成果及发表的论文 | 第50-51页 |
| 研究生阶段的奖励 | 第51-52页 |