基于数据挖掘的生物序列分析研究
| 摘 要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·生物信息学的研究内容 | 第9-16页 |
| ·生物学背景知识 | 第10-13页 |
| ·生物信息学的研究内容 | 第13-16页 |
| ·课题来源和研究意义 | 第16-18页 |
| ·生物序列比对的研究意义 | 第17页 |
| ·蛋白质二级结构预测的研究意义 | 第17-18页 |
| ·论文的研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 序列分析的研究基础 | 第20-44页 |
| ·生物序列比对 | 第20-32页 |
| ·序列比对的基本概念 | 第21-26页 |
| ·相关定义 | 第21页 |
| ·比对操作 | 第21-25页 |
| ·比对分类 | 第25-26页 |
| ·序列比对算法 | 第26-32页 |
| ·点阵分析方法 | 第26-27页 |
| ·动态规划算法 | 第27-30页 |
| ·Smith-Waterman 算法 | 第30-31页 |
| ·多序列比对算法 | 第31-32页 |
| ·蛋白质二级结构预测 | 第32-41页 |
| ·蛋白质二级结构预测的问题描述 | 第32-33页 |
| ·蛋白质结构及其分类 | 第33页 |
| ·蛋白质二级结构的预测方法 | 第33-37页 |
| ·统计方法 | 第35-36页 |
| ·基于知识的预测方法 | 第36-37页 |
| ·混合方法 | 第37页 |
| ·蛋白质二级结构预测的人工神经网络方法 | 第37-41页 |
| ·基于神经网络的蛋白质二级结构预测 | 第38-40页 |
| ·BP 神经网络原理 | 第40-41页 |
| ·生物序列数据库 | 第41-44页 |
| ·DNA 序列数据库 | 第41-42页 |
| ·蛋白质数据库 | 第42-44页 |
| 第三章 一种基于频繁子序列的比对方法 | 第44-58页 |
| ·SAFSS 的提出 | 第44-45页 |
| ·SAFSS 的原理 | 第45-47页 |
| ·SAFSS 算法流程 | 第47-49页 |
| ·SAFSS 的实现 | 第49-54页 |
| ·数据格式及其预处理 | 第50-53页 |
| ·序列对齐 | 第53-54页 |
| ·系统参数 | 第54页 |
| ·分析和讨论 | 第54-58页 |
| 第四章 蛋白质二级结构预测研究 | 第58-78页 |
| ·基于BP 神经网络的预测方法 | 第58-65页 |
| ·蛋白质序列的编码方法 | 第59-61页 |
| ·BP 神经网络建模 | 第61-62页 |
| ·基于改进BP 网络的预测 | 第62-64页 |
| ·附加动量法和学习率自适应调整策略 | 第62-63页 |
| ·遗传神经网络 | 第63-64页 |
| ·实验测试 | 第64-65页 |
| ·基于疏水性的预测方法 | 第65-78页 |
| ·数据预处理 | 第66-72页 |
| ·挖掘亲疏水氨基酸的序列模式 | 第72-78页 |
| ·挖掘算法 | 第73-75页 |
| ·基于序列模式匹配的预测蛋白质二级结构 | 第75-77页 |
| ·分析与讨论 | 第77-78页 |
| 第五章 总结和展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-82页 |
| 附录1 名词术语 | 第82-83页 |
| 附录2 蛋白质列表 | 第83-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 个人简历 | 第91-92页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第92页 |
