首页--生物科学论文--生物化学论文--蛋白质论文

基于序列的蛋白质结构预测的机器学习模型

摘要第5-7页
abstract第7-8页
1 绪论第11-27页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 蛋白质基础理论知识第12-20页
        1.2.1 蛋白质的层次性结构第12-16页
        1.2.2 蛋白质结构类第16-20页
    1.3 蛋白质结构类预测概述第20-24页
        1.3.1 蛋白质结构类预测问题第20页
        1.3.2 蛋白质结构类预测国内外研究现状第20-24页
    1.4 本文的主要工作第24-27页
2 材料和方法第27-37页
    2.1 数据集第27-29页
    2.2 分类算法第29-31页
    2.3 分类算法的性能评估第31-34页
        2.3.1 分类算法性能评估方法第31-33页
        2.3.2 分类算法的性能评估指标第33-34页
    2.4 本章小结第34-37页
3 基于二级结构信息的蛋白质结构类预测方法第37-63页
    3.1 引言第37页
    3.2 基于二级结构信息的蛋白质特征表示方法第37-48页
        3.2.1 蛋白质二级结构预测第37-39页
        3.2.2 蛋白质特征表示第39-46页
        3.2.3 特征选择第46-48页
    3.3 蛋白质结构类预测分类算法设计第48-50页
    3.4 结果与讨论第50-61页
        3.4.1 本章蛋白质结构类预测方法的结果第50-53页
        3.4.2 特征分析第53-55页
        3.4.3 与现有其它方法比较第55-57页
        3.4.4 多种分类算法预测比较第57-58页
        3.4.5 罕见二级结构特征对蛋白质结构类预测性能的影响第58-61页
    3.5 本章小结第61-63页
4 基于序列进化信息的蛋白质结构类预测方法第63-89页
    4.1 引言第63-64页
    4.2 基于序列进化信息的蛋白质序列特征表示方法第64-69页
        4.2.1 位置特异性打分矩阵第64-66页
        4.2.2 蛋白质序列特征表示第66-69页
    4.3 蛋白质结构类预测分类算法设计第69-70页
    4.4 结果与讨论第70-78页
        4.4.1 五种序列表示方法的比较第70-74页
        4.4.2 特征分析第74-75页
        4.4.3 与现有其它方法比较第75-77页
        4.4.4 多种分类算法预测比较第77-78页
    4.5 融合二级结构信息和进化信息预测蛋白质结构类第78-86页
        4.5.1 蛋白质序列特征表示第78-81页
        4.5.2 结果与讨论第81-86页
    4.6 本章小结第86-89页
5 总结与展望第89-93页
    5.1 工作总结第89-90页
    5.2 研究展望第90-93页
参考文献第93-105页
附录第105-113页
致谢第113-115页
个人简历第115-117页
攻读博士学位期间学术论文完成情况第117页

论文共117页,点击 下载论文
上一篇:波浪作用下黄河三角洲海床失稳机制与评价方法
下一篇:奇异摄动问题的多尺度高效数值模拟研究