| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·研究意义 | 第13-16页 |
| ·关于poly(A)位点识别的现状 | 第13-14页 |
| ·关于cis顺式元件的识别 | 第14-16页 |
| ·本文研究的内容和采用的方法 | 第16-17页 |
| ·本文的结构 | 第17-18页 |
| 第二章 数据挖掘及相关生物学知识 | 第18-37页 |
| ·相关生物学知识 | 第18-22页 |
| ·基因组与基因 | 第18-19页 |
| ·基因的表达 | 第19-21页 |
| ·转录后水平的调控 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘技术 | 第22-26页 |
| ·数据挖掘产生的背景 | 第22-23页 |
| ·常用数据挖掘技术 | 第23-25页 |
| ·数据挖掘系统的分类 | 第25-26页 |
| ·聚类分析方法 | 第26-30页 |
| ·研究背景 | 第26-27页 |
| ·聚类与聚类分析 | 第27-29页 |
| ·聚类分析的几种主要方法 | 第29-30页 |
| ·层次聚类算法 | 第30-31页 |
| ·决策树基本算法 | 第31-35页 |
| ·决策树基本概念 | 第31-32页 |
| ·决策树的生成 | 第32-33页 |
| ·决策树的剪枝 | 第33-34页 |
| ·CART算法 | 第34-35页 |
| ·贝叶斯分类法 | 第35-37页 |
| ·贝叶斯网络 | 第35-36页 |
| ·贝叶斯网络分类器 | 第36-37页 |
| 第三章 基于cis顺式元件的poly(A)位点识别模型 | 第37-49页 |
| ·识别模型的总体框架设计 | 第37-38页 |
| ·数据预处理 | 第38-41页 |
| ·衣藻poly(A)位点周围序列的碱基分布特征 | 第39-40页 |
| ·建立窗口序列数据库 | 第40-41页 |
| ·cis顺式元件产生 | 第41-42页 |
| ·元件产生 | 第41-42页 |
| ·元件选择 | 第42页 |
| ·基于层次聚类法的元件聚类 | 第42-45页 |
| ·建立相异度矩阵 | 第43-44页 |
| ·凝聚层次聚类 | 第44-45页 |
| ·cis特征序列 | 第45-47页 |
| ·建立PSSM | 第46页 |
| ·将PSSM转化为cis数字特征 | 第46-47页 |
| ·决策树分类器与贝叶斯分类器 | 第47-49页 |
| ·决策树分类器 | 第47-48页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第48-49页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第49-61页 |
| ·训练及测试数据库 | 第49-50页 |
| ·实验设计 | 第50页 |
| ·识别结果与分析 | 第50-61页 |
| ·性能指标 | 第50-52页 |
| ·识别结果 | 第52-58页 |
| ·结果分析 | 第58-59页 |
| ·与GHMM方法分析比较 | 第59-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·课题的后继展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |