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转录因子结合位点和动物毒素的分析与预测

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

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