基于序列特征的非编码RNA基因预测
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-9页 |
| ·本文的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·本文主要工作 | 第8-9页 |
| 第二章 研究背景综述 | 第9-15页 |
| ·生物信息学介绍 | 第9-10页 |
| ·非编码RNA研究 | 第10-12页 |
| ·什么是ncRNA | 第10-11页 |
| ·ncRNA的研究意义 | 第11-12页 |
| ·非编码RNA预测研究 | 第12-15页 |
| ·什么是ncRNA预测 | 第12-13页 |
| ·ncRNA预测方法 | 第13-14页 |
| ·ncRNA预测研究现状 | 第14-15页 |
| 第三章 主成分分析和支持向量机 | 第15-28页 |
| ·主成分分析方法 | 第15-17页 |
| ·主成分分析概念 | 第15页 |
| ·主成分分析方法原理 | 第15-17页 |
| ·支持向量机 | 第17-21页 |
| ·支持向量机概念 | 第17-18页 |
| ·支持向量机原理 | 第18-21页 |
| ·本节小结 | 第21页 |
| ·LIBSVM软件 | 第21-28页 |
| ·简介 | 第21-22页 |
| ·使用方法 | 第22-28页 |
| 第四章 非编码RNA基因的预测 | 第28-48页 |
| ·非编码RNA基因预测的数据说明 | 第28-36页 |
| ·序列数据的收集 | 第29-35页 |
| ·对序列特征的提取 | 第35-36页 |
| ·对数据进行主成分分析 | 第36-44页 |
| ·数据标准化 | 第37-39页 |
| ·计算相关系数矩阵及其特征值 | 第39-41页 |
| ·计算方差贡献率 | 第41-42页 |
| ·(G-C)%和(A-T)%特征的有效性 | 第42-43页 |
| ·本节小结 | 第43-44页 |
| ·使用支持向量机预测的实现 | 第44-48页 |
| ·输入数据格式 | 第44-46页 |
| ·参数试验 | 第46页 |
| ·预测模型及输出文件格式 | 第46-48页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第48-52页 |
| ·实验环境 | 第48页 |
| ·重要参数设置 | 第48-49页 |
| ·结果分析 | 第49-51页 |
| ·本章总结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 摘要 | 第56-59页 |
| Abstract | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 导师及作者简介 | 第63页 |
