首页--生物科学论文--分子生物学论文--基因工程(遗传工程)论文

基于Relief算法的siRNA特征选择研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 选题依据第10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 研究思路及路线第13页
    1.4 本文的主要工作及论文的结构第13-15页
第2章 SIRNA与RNAI的相关知识第15-20页
    2.1 MRNA简介第15-16页
    2.2 SIRNA与RNAI第16-20页
        2.2.1 siRNA在细胞内产生过程第16页
        2.2.2 细胞内RNA干扰的整个生物过程第16-19页
        2.2.3 相关的siRNA抑制率的特征第19-20页
第3章 机器学习与特征选择第20-29页
    3.1 机器学习概要第20-24页
        3.1.1 常用的机器学习的方法第20-24页
    3.2 特征选择第24-26页
        3.2.1 过滤式特征选择第25页
        3.2.2 包裹式特征选择第25-26页
        3.2.3 嵌入式特征选择第26页
    3.3 过滤式选择的RELIEF算法第26-29页
        3.3.1 Relief算法第26-29页
第4章 基于RELIEF算法的SIRNA特征选择的实现第29-47页
    4.1 目前SIRNA的常用特征集第29-30页
    4.2 本文所基于的SIRNA数据集及特征集第30-32页
        4.2.1 选用的样本集第30-31页
        4.2.2 特征集第31-32页
    4.3 SIRNA的特征选择第32-39页
        4.3.1 数据分析及预处理第32-34页
        4.3.2 Relief特征选择算法第34-39页
    4.4 实验结果分析第39-44页
        4.4.1 实验结果分析第39页
        4.4.2 构建预测模型第39-40页
        4.4.3 siRNA双链 5’端能量差与抑制率的关系第40-42页
        4.4.4 siRNA反义链21个位置的碱基与siRNA抑制率的关系第42-44页
    4.5 实验结果对比与评价第44-46页
        4.5.1 特征选择结果对比第44-45页
        4.5.2 本文的重要特征与已发现的重要特征间的比较第45-46页
    4.6 本章小结第46-47页
第5章 总结与展望第47-49页
    5.1 论文总结第47页
    5.2 展望第47-49页
参考文献第49-52页
作者简介及科研成果第52-53页
致谢第53页

论文共53页,点击 下载论文
上一篇:基于通用系统结构的采购流程的设计与实现
下一篇:云计算环境下基于改进PSO算法的任务调度研究