| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状与进展 | 第11-14页 |
| ·翻译后修饰的实验鉴定方法 | 第11页 |
| ·基于计算的S/T位点上的翻译后修饰预测工作 | 第11-14页 |
| ·研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 S/T位点上的翻译后修饰数据收集及分析 | 第16-22页 |
| ·S/T位点上的翻译后修饰数据来源 | 第16-19页 |
| ·翻译后修饰数据处理及分析 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于SMNet网络信息的翻译后修饰位点预测 | 第22-44页 |
| ·丝氨酸/苏氨酸位点-修饰网络的构建 | 第22-24页 |
| ·翻译后修饰位点周围的氨基酸序列特征 | 第24-25页 |
| ·支持向量机算法 | 第25-26页 |
| ·翻译后修饰位点预测的性能评估 | 第26-28页 |
| ·性能评估方法——交叉验证 | 第26-27页 |
| ·性能评估指标 | 第27-28页 |
| ·SMNet-SVM方法的位点预测结果分析 | 第28-42页 |
| ·SMNet网络信息的评估 | 第28-32页 |
| ·不同翻译后修饰预测方法的比较 | 第32-38页 |
| ·不同翻译后修饰的功能富集性分析 | 第38-40页 |
| ·潜在的in situ PTM分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于SMNet网络信息与功能信息的翻译后修饰位点预测 | 第44-56页 |
| ·蛋白质-蛋白质相互作用特征的构建 | 第44页 |
| ·基因本体论特征的构建 | 第44-45页 |
| ·基于最大相关最小冗余的特征选择方法 | 第45-46页 |
| ·核岭回归与多核学习算法 | 第46-48页 |
| ·核岭回归 | 第46-47页 |
| ·多核学习 | 第47-48页 |
| ·基于SMNet网络信息与功能信息的预测结果分析 | 第48-54页 |
| ·基于SMNet与基因本体论的预测结果分析 | 第48-51页 |
| ·基于SMNet、基因本体论与蛋白质-蛋白质相互作用的预测结果分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 结束语 | 第56-58页 |
| ·研究工作总结 | 第56-57页 |
| ·下一步研究工作计划 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第66页 |
