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选择性剪接识别相关问题研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第1章 引言第11-27页
   ·研究课题的背景和意义第11-13页
   ·RNA 的剪接和选择性剪接第13-21页
     ·RNA 的剪接第13-16页
     ·RNA 的选择性剪接第16-21页
   ·选择性剪接识别的研究现状第21-25页
     ·选择性剪接的实验研究第21页
     ·全基因组范围的选择性剪接分析第21-24页
     ·基于机器学习方法的选择性剪接识别研究第24-25页
   ·论文各部分的主要内容第25-27页
第2章 剪接位点的识别与位点强度的渐变性研究第27-52页
   ·引言第27-28页
   ·剪接位点的识别第28-40页
     ·数据集第28-29页
     ·基于隐马氏模型的剪接位点识别算法第29-31页
     ·剪接位点保守性分析与位点序列长度的选择第31-35页
       ·剪接位点附近的碱基出现概率第31-32页
       ·剪接位点序列的信息熵第32-33页
       ·剪接位点序列各位置之间的互信息第33-34页
       ·位点序列长度的选取第34-35页
     ·实验结果第35-36页
       ·利用HMM 方法预测剪接位点的结果第35页
       ·序列长度的选择对预测结果的影响第35-36页
       ·模型选择对预测结果的影响第36页
     ·与其它算法在基因预测中的作用的比较第36-40页
   ·选择性剪接位点识别的初步研究第40-42页
     ·数据集及方法第41页
     ·实验结果第41-42页
   ·选择性剪接位点序列的渐变性研究第42-49页
     ·剪接位点的剪接水平(SPLICING LEVEL)第43-44页
     ·选择性剪接位点序列保守性的渐变性第44-47页
     ·剪接位点序列保守性与剪接机制的联系第47-49页
     ·小结第49页
   ·本章小结第49-52页
第3章 基于序列特征和剪接机制的选择性剪接识别第52-90页
   ·引言第52-55页
   ·支持向量机第55-58页
   ·基于竞争机制的选择性剪接位点识别第58-79页
     ·识别算法的基本思路第58-61页
     ·数据集第61-62页
     ·特征选择第62-64页
     ·性能评估第64-65页
     ·实验结果第65-71页
       ·基于SVM 的竞争位点组合和非竞争位点组合的识别第65-66页
       ·选择性剪接位点的识别第66-67页
       ·搜索潜在剪接位点的范围(M)对结果的影响第67-71页
     ·与其它方法的比较第71-74页
       ·与选择性剪接位点预测方法的比较第71-73页
       ·与其它不基于EST 的预测方法的比较第73-74页
     ·预测剪接位点附近序列中的突变对剪接性质的影响第74-78页
     ·小结第78-79页
   ·基于序列特征识别RETAINED INTRON第79-88页
     ·数据集第80页
     ·特征选择第80-84页
       ·序列长度的分布第81页
       ·GC 含量的分布第81-82页
       ·对蛋白质翻译的影响第82页
       ·富嘧啶相关区域的嘧啶浓度第82-83页
       ·RETAINED INTRON 识别的特征向量第83-84页
     ·方法及性能评估第84页
     ·实验结果第84-86页
       ·SVM 分类器的核函数和参数选择第84-85页
       ·SVM 分类器的预测结果第85-86页
     ·算法比较第86-88页
       ·不同机器学习方法的比较第86页
       ·现有方法的总结第86-88页
     ·小结第88页
   ·本章小结第88-90页
第4章 从生物机理出发进行生物序列的识别第90-103页
   ·生物序列识别过程中的特征提取第90-92页
   ·回环长度对G 蛋白偶联受体家族分类的影响第92-93页
   ·MIRNA 在其前体二级结构上的分布对MIRNA 识别的影响第93-102页
     ·MIRNA 的产生机制第93-94页
     ·MIRNA 在其前体二级结构上的分布特征第94-99页
       ·数据集第94-95页
       ·PRE-MIRNA 的二级结构特征第95-97页
       ·MIRNA 在其前体二级结构上的分布第97-99页
     ·分布特征对应的热力学性质第99-100页
     ·结构分布特征对MIRNA 预测的贡献第100-102页
   ·本章小结第102-103页
第5章 结论和展望第103-107页
参考文献第107-117页
致谢第117-118页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第118-119页

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