| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·生物信息学 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘是生物信息学的主要技术 | 第11-13页 |
| ·生物序列模式挖掘与聚类 | 第13-15页 |
| ·本文研究内容及工作成果 | 第15-18页 |
| ·本文组织 | 第18-20页 |
| 第2章 生物序列模式挖掘与聚类的研究进展 | 第20-32页 |
| ·基本概念 | 第20-21页 |
| ·相关问题 | 第21-24页 |
| ·生物序列相似性是生物序列模式挖掘与聚类技术的基础 | 第21-22页 |
| ·生物序列模式挖掘 | 第22-23页 |
| ·生物序列聚类 | 第23-24页 |
| ·研究阶段 | 第24-25页 |
| ·基于统计技术的数据挖掘方法的应用阶段 | 第24页 |
| ·一般化数据挖掘方法的应用阶段 | 第24页 |
| ·专门面向生物序列的数据挖掘方法的设计阶段 | 第24-25页 |
| ·国内外研究状况 | 第25-31页 |
| ·生物序列模式挖掘研究的国内外状况 | 第25-29页 |
| ·生物序列聚类研究的国内外状况 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于多支持度的生物序列模式挖掘 | 第32-50页 |
| ·生物序列模式挖掘问题分析 | 第32-34页 |
| ·多支持度序列模式挖掘框架 | 第34-38页 |
| ·序列数据源 | 第34-35页 |
| ·生物序列模式挖掘的多支持度度量 | 第35-36页 |
| ·基于多支持度度量的序列模式 | 第36-38页 |
| ·基于多支持度的生物序列模式挖掘算法 | 第38-49页 |
| ·模式增长的生物序列模式挖掘方法 | 第38-40页 |
| ·基于多支持度的生物序列模式挖掘算法BioPM | 第40-43页 |
| ·实验与性能分析 | 第43-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 生物序列聚类 | 第50-78页 |
| ·生物序列聚类问题分析 | 第50-51页 |
| ·蛋白质序列聚类 | 第51-58页 |
| ·蛋白质序列的特征抽取 | 第51-52页 |
| ·蛋白质序列聚类的相似性度量函数 | 第52-55页 |
| ·基于多支持度序列模式特征抽取的蛋白质序列聚类算法ProFaM | 第55-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-58页 |
| ·基因序列聚类 | 第58-77页 |
| ·基因序列聚类与芯片表达数据分析的关系 | 第58-59页 |
| ·基因序列聚类的相似性度量 | 第59-65页 |
| ·N-同维趋势相似的基因序列聚类算法Gen-Cluster | 第65-71页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第71-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第5章 生物序列数据模型Bioseg | 第78-104页 |
| ·生物数据存储方式的分析比较 | 第78-80页 |
| ·生物序列数据库的查询需求 | 第80-81页 |
| ·生物序列数据模型 | 第81-100页 |
| ·数据结构 | 第81-85页 |
| ·代数操作 | 第85-97页 |
| ·Open BUILT-IN函数 | 第97-98页 |
| ·等价规则 | 第98-99页 |
| ·BioA的综合查询实例 | 第99-100页 |
| ·生物学举例和应用 | 第100-101页 |
| ·讨论 | 第101-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第6章 转录调控序列数据挖掘系统TBMiner | 第104-110页 |
| ·转录调控序列数据挖掘系统设计 | 第104-106页 |
| ·系统功能与实现 | 第106-109页 |
| ·顺式调控元件(转录因子结合位点)挖掘工具 | 第106-108页 |
| ·转录因子挖掘工具 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第7章 总结与未来工作 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-125页 |
| 攻读博士学位期间的工作成果 | 第125-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
