| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 蛋白质相互作用研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 蛋白质及蛋白质相互作用 | 第8页 |
| 1.1.2 研究的背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 蛋白质相互作用研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 目前蛋白质相互作用预测方法存在的问题及挑战 | 第11页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第11页 |
| 1.5 本文的章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 蛋白质相互作用的预测方法与数据资源 | 第13-22页 |
| 2.1 蛋白质相互作用的实验决定方法 | 第13-15页 |
| 2.1.1 酵母双杂交系统 | 第13-14页 |
| 2.1.2 串联亲和纯化-质谱技术 | 第14页 |
| 2.1.3 蛋白质芯片 | 第14-15页 |
| 2.2 蛋白质相互作用的计算预测方法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 基于基因组信息的预测方法 | 第15-17页 |
| 2.2.2 基于变异进化信息的预测方法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 基于机器学习的预测方法 | 第18-19页 |
| 2.3 蛋白质相互作用的相关数据库 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小节 | 第21-22页 |
| 第三章 基于氨基酸保守性特征的蛋白质相互作用位点预测研究 | 第22-40页 |
| 3.1 蛋白质相互作用保守性特征的提取 | 第22-27页 |
| 3.1.1 残基空间序列谱 | 第23-24页 |
| 3.1.2 残基序列信息熵与相对熵 | 第24-25页 |
| 3.1.3 残基序列保守权重 | 第25页 |
| 3.1.4 残基进化速率 | 第25-27页 |
| 3.2 基于支持向量机预测蛋白质相互作用位点 | 第27-35页 |
| 3.2.1 支持向量机的介绍 | 第27-32页 |
| 3.2.2 实验数据集的准备 | 第32-34页 |
| 3.2.3 关于残基的相关定义 | 第34-35页 |
| 3.3 预测性能的评价参数 | 第35页 |
| 3.4 预测结果与比较分析 | 第35-39页 |
| 3.5 本章小节 | 第39-40页 |
| 第四章 基于不平衡数据集处理方法的蛋白质相互作用位点预测研究 | 第40-55页 |
| 4.1 蛋白质相互作用位点数据集的不平衡及解决方法 | 第40-42页 |
| 4.2 基于最近邻规则与边界噪声因子的方法对数据集不平衡的处理 | 第42-45页 |
| 4.2.1 最近邻规则 | 第42页 |
| 4.2.2 边界噪声因子 | 第42-43页 |
| 4.2.3 整体思路 | 第43-45页 |
| 4.3 基于k均值聚类对数据集不平衡的处理 | 第45-47页 |
| 4.3.1 k均值聚类方法 | 第46页 |
| 4.3.2 基于k均值的样本抽样 | 第46-47页 |
| 4.4 实验数据集的准备 | 第47-48页 |
| 4.5 实验的性能评价 | 第48页 |
| 4.6 预测结果与比较分析 | 第48-53页 |
| 4.7 本章小节 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录1 插图清单 | 第62-63页 |
| 附录2 表格清单 | 第63-64页 |
| 附录3 部分核心源程序 | 第64-69页 |
