摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-12页 |
第一章 绪论 | 第12-18页 |
·引言 | 第12-13页 |
·研究课题的背景和意义 | 第13-14页 |
·国内外研究现状和进展 | 第14-16页 |
·转录因子结合位点研究现状和进展 | 第15-16页 |
·动物毒素研究现状和进展 | 第16页 |
·数据库和软件介绍 | 第16-17页 |
·论文结构安排 | 第17-18页 |
第二章 理论研究方法介绍 | 第18-29页 |
·位置权重矩阵算法 | 第18-19页 |
·离散增量算法 | 第19-21页 |
·离散量和离散增量 | 第19-20页 |
·最小离散增量算法 | 第20-21页 |
·支持向量机算法 | 第21页 |
·朴素贝叶斯分类器 | 第21-23页 |
·贝叶斯定理 | 第21-22页 |
·朴素贝叶斯分类器 | 第22-23页 |
·条件概率的计算 | 第23页 |
·特征选取算法 | 第23-25页 |
·氨基酸组成分信息 | 第24页 |
·氨基酸序列的二肽组分信息 | 第24页 |
·氨基酸亲疏水性分布信息 | 第24-25页 |
·基于互信息的特征参数选择 | 第25-28页 |
·最大相关性 | 第26页 |
·最小冗余性 | 第26-27页 |
·连续变量的MRMR算法 | 第27-28页 |
·分类系统评价 | 第28-29页 |
第三章 转录因子结合位点的预测 | 第29-36页 |
·引言 | 第29页 |
·数据库的选取 | 第29-31页 |
·位置权重矩阵的构建 | 第30-31页 |
·位点保守性参量的定义 | 第31页 |
·位置关联性打分方程的定义 | 第31页 |
·结果和讨论 | 第31-33页 |
·位置关联性打分方程最佳阈值的确定 | 第32页 |
·最小假阴率阈值 | 第32页 |
·最小假阳率阈值 | 第32页 |
·最佳闽值 | 第32-33页 |
·Jackknife检验 | 第33-34页 |
·与其它方法的比较 | 第34-35页 |
·讨论 | 第35-36页 |
第四章 基于离散增量和支持向量机的动物毒素的预测 | 第36-46页 |
·引言 | 第36页 |
·动物毒素的预测 | 第36-41页 |
·数据库的构建 | 第36-37页 |
·预测方法介绍 | 第37-38页 |
·结果与讨论 | 第38-41页 |
·结论 | 第41页 |
·神经毒素的预测 | 第41-44页 |
·神经毒素研究的意义 | 第42页 |
·数据库的选取 | 第42页 |
·结果和讨论 | 第42-44页 |
·与其它方法的比较 | 第44-46页 |
第五章 突触前和突触后神经毒素的分析及预测 | 第46-67页 |
·引言 | 第46页 |
·数据集的获取及其来源分析 | 第46-47页 |
·突触前和突触后神经毒素二硫键的研究 | 第47-51页 |
·突触前和突触后神经毒素二硫键信息 | 第47-49页 |
·突触前神经毒素中磷脂酶A2金属离子结合位点研究 | 第49-51页 |
·ATDB数据库中突触前和突触后神经毒素的预测 | 第51-62页 |
·数据集的获取 | 第52页 |
·离散增量的预测结果 | 第52-53页 |
·序列模体特征的提取 | 第53-59页 |
·预测结果与讨论 | 第59-62页 |
·Swiss-Prot数据库中突触前和突触后神经毒素的预测 | 第62-67页 |
·数据集的获取 | 第62页 |
·特征参数的构成 | 第62-64页 |
·预测结果与讨论 | 第64-67页 |
第六章 总结和展望 | 第67-70页 |
·工作总结 | 第67-68页 |
·工作展望 | 第68-70页 |
参考文献 | 第70-85页 |
附录 | 第85-89页 |
致谢 | 第89-90页 |
攻读博士学位期间发表和完成的论文目录 | 第90页 |