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蛋白质—核酸的相互作用特征分析及DNA和RNA结合蛋白的预测研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 蛋白质—DNA相互作用的研究背景第11-27页
   ·蛋白质—DNA的相互作用第11-13页
     ·蛋白质—DNA相互作用概述第11页
     ·蛋白质—DNA相互作用形式第11-12页
     ·蛋白质—DNA相互作用的研究方法第12-13页
   ·DNA结合蛋白的特征第13-15页
   ·生物信息学概述第15-16页
     ·生物信息学介绍第15页
     ·生物信息学与药物设计第15-16页
   ·数据挖掘概述第16-22页
     ·数据挖掘与生物信息学第16-17页
     ·特征选择的方法第17-19页
     ·非平衡数据问题第19-20页
     ·集成学习方法第20-22页
   ·研究现状第22-27页
     ·机器学习的研究方法第22-23页
     ·其他的计算研究方法第23页
     ·DNA结合蛋白的研究资源第23-27页
第2章 DNA结合蛋白的预测研究第27-52页
   ·DNA结合蛋白的研究目的与思路第27-29页
     ·研究目的第27页
     ·研究思路第27页
     ·支持向量机的介绍第27-28页
     ·模型的评价方法第28-29页
   ·材料与方法第29-41页
     ·实验数据集第29-31页
       ·主数据集1-DNAdset第30页
       ·主数据集2-DNAaset第30页
       ·独立测试集—DNAiset第30页
       ·现实数据集—DNArset第30-31页
     ·蛋白质序列特征提取第31-36页
       ·氨基酸组成信息第31-32页
       ·蛋白质的物理化学性质第32-35页
       ·蛋白质的进化信息第35页
       ·蛋白质的结构功能信息第35-36页
     ·蛋白特征值转换方法第36-38页
       ·OCTD转换方法第36页
       ·ACC转换方法第36-37页
       ·SAA转换方法第37-38页
     ·最优描述符的挑选过程第38-40页
       ·mRMR特征挑选方法第38-39页
       ·IFS最优特征子集挑选第39-40页
     ·集成学习过程第40页
     ·试验方法的编程实现第40-41页
   ·DNA结合蛋白的预测结果与讨论第41-52页
     ·AC特征转换方法的结果第41-42页
     ·描述符的初步考察第42-45页
     ·特征挑选结果第45-46页
       ·mRMR特征排序结果第45页
       ·IFS特征挑选结果第45-46页
     ·集成学习方法的结果第46-48页
     ·独立测试集的结果第48页
     ·DN-set数据集的结果第48页
     ·与已报道方法的比较第48-50页
     ·结果讨论第50-51页
     ·本章小结第51-52页
第3章 RNA结合蛋白的预测和分析第52-68页
   ·背景介绍第52-56页
     ·RNA结合蛋白的概述第52-53页
     ·RNA结合蛋白的特征第53-54页
     ·RNA结合蛋白的研究现状第54-56页
   ·研究方法和材料第56-63页
     ·数据集第56-57页
       ·训练集RNAstset第56页
       ·训练集RNAptset第56页
       ·独立测试集RNAiset第56-57页
     ·蛋白质的序列特征计算第57-60页
       ·PSSM打分矩阵第57页
       ·尺度特征描述符(scale-descriptors)第57-60页
     ·PSSMP特征矩阵的定义第60-61页
     ·滑动窗口提取特征方法第61-62页
     ·RNA结合位点的预测模型第62页
     ·RNA结合蛋白的预测模型第62-63页
   ·模型评价方法第63页
   ·结果与讨论第63-66页
     ·RNA结合位点的预测结果第63-64页
     ·RNA结合蛋白的预测结果第64-65页
     ·DNA结合蛋白与RNA结合蛋白的特征比较第65-66页
   ·本章小结第66-68页
第4章 全文总结及展望第68-70页
参考文献第70-83页
硕士期间发表论文情况第83-84页
致谢第84页

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