| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究概括 | 第9-10页 |
| 1.3 甲型流感病毒抗原性变异预测研究理论知识 | 第10-12页 |
| 1.3.1 流感病毒 | 第10-12页 |
| 1.3.2 数据库介绍 | 第12页 |
| 1.3.3 甲型流感病毒抗原性预测概述 | 第12页 |
| 1.4 论文研究内容与结构安排 | 第12-14页 |
| 2 甲型流感病毒抗原性变异预测的研究进展 | 第14-24页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 标准数据集的构建 | 第14页 |
| 2.3 血凝素蛋白序列相似性信息的提取 | 第14-15页 |
| 2.4 关键性位点的筛选 | 第15-19页 |
| 2.4.1 根据先验知识手动筛选 | 第16页 |
| 2.4.2 最大相关性最小冗余度（MRMR） | 第16-17页 |
| 2.4.3 线性模型权值筛选法 | 第17页 |
| 2.4.4 主成分分析（PCA） | 第17-19页 |
| 2.5 预测分类算法介绍 | 第19-22页 |
| 2.5.1 C4.5 决策树算法 | 第19-21页 |
| 2.5.2 BP神经网络 | 第21-22页 |
| 2.6 预测性能评价指标 | 第22-23页 |
| 2.6.1 评估方法 | 第22页 |
| 2.6.2 评价指标 | 第22-23页 |
| 2.7 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 联合随机森林算法的甲型流感病毒抗原性变异预测 | 第24-35页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 数据集 | 第24页 |
| 3.3 特征和模型的构建 | 第24-26页 |
| 3.3.1 氨基酸指数数据库的介绍 | 第24页 |
| 3.3.2 特征及反应变量的构建 | 第24-25页 |
| 3.3.3 随机森林算法的初步分析 | 第25页 |
| 3.3.4 联合模型的构建 | 第25-26页 |
| 3.4 结果分析与讨论 | 第26-35页 |
| 3.4.1 系统分析各替换矩阵预测效果 | 第26-27页 |
| 3.4.2 驱使甲型流感（H3N2）发生抗原性变异的关键性位点 | 第27-29页 |
| 3.4.3 驱使抗原性漂移事件的突变 | 第29-31页 |
| 3.4.4 新序列的预测及与遗传距离的比较 | 第31-32页 |
| 3.4.5 模型的评价 | 第32-34页 |
| 3.4.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于矩阵填充算法的甲型流感病毒抗原性变异预测 | 第35-45页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 数据集与模型的构建 | 第35-37页 |
| 4.2.1 数据集 | 第35页 |
| 4.2.2 模型的构建 | 第35-37页 |
| 4.3 序列相似信息的提取及模型的求解 | 第37-39页 |
| 4.3.1 序列相似信息的提取 | 第37页 |
| 4.3.2 模型的求解 | 第37-39页 |
| 4.4 抗原性图谱，遗传图谱以及进化树的构建 | 第39-40页 |
| 4.5 结果与讨论 | 第40-44页 |
| 4.5.1 参数的筛选 | 第40-42页 |
| 4.5.2 预测结果的簇间距离和簇内距离 | 第42-43页 |
| 4.5.3 结果评估与比较 | 第43-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 总结与展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读研究生期间的研究成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |