| 第一章 绪论 | 第1-31页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·生物信息学中的序列比对问题 | 第12-26页 |
| ·生物信息学研究进展 | 第12-19页 |
| ·序列比对问题与序列数据库 | 第19-21页 |
| ·序列比对算法研究现状 | 第21-26页 |
| ·序列比对研究的目的及意义 | 第26-28页 |
| ·论文研究的内容及方法 | 第28-31页 |
| 第二章 基于动态规划的双序列比对算法研究 | 第31-46页 |
| ·双序列比对问题的研究及其数学描述 | 第31-34页 |
| ·双序列比对的动态规划算法分析 | 第34-39页 |
| ·动态规划算法思想 | 第34-37页 |
| ·Hirschberg算法 | 第37页 |
| ·Ukkonen算法 | 第37-38页 |
| ·Divide-and-Conquer算法 | 第38-39页 |
| ·基于动态规划思想的优化算法OGP设计 | 第39-43页 |
| ·核心算法描述 | 第39-41页 |
| ·算法示例 | 第41-43页 |
| ·实验 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第三章 基于退火进化的多序列比对算法研究 | 第46-62页 |
| ·多序列比对问题的研究及其数学描述 | 第46-48页 |
| ·退火进化算法思想的提出 | 第48-52页 |
| ·多序列比对的算法复杂性分析 | 第48-49页 |
| ·遗传算法和模拟退火算法的应用分析 | 第49-50页 |
| ·退火进化思想的提出 | 第50-52页 |
| ·基于退火进化的多序列比对算法GAE MSA设计 | 第52-58页 |
| ·编码及解码 | 第53页 |
| ·适应度函数的设计 | 第53-54页 |
| ·初始群体的生成方式 | 第54页 |
| ·遗传操作的设计 | 第54-58页 |
| ·实验 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第四章 多序列比对CLUSTAL程序的优化算法研究 | 第62-78页 |
| ·CLUSTAL程序简介 | 第62-64页 |
| ·CLUSTAL程序的算法描述 | 第64-67页 |
| ·CLUSTAL程序的优化算法OP-CLUSTAL设计 | 第67-75页 |
| ·两两比对并行优化算法 | 第67-72页 |
| ·指导树构建优化算法 | 第72-75页 |
| ·实验 | 第75-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第五章 系统集成与应用平台开发 | 第78-88页 |
| ·系统目标及工作流程 | 第78-79页 |
| ·系统功能模块 | 第79-86页 |
| ·序列文件管理 | 第80-81页 |
| ·序列比对算法选择 | 第81页 |
| ·参数设置 | 第81-85页 |
| ·比对结果输出 | 第85-86页 |
| ·指导树查看 | 第86页 |
| ·实例 | 第86-87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| 第六章 结论与建议 | 第88-90页 |
| ·结论 | 第88页 |
| ·建议 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 作者简历 | 第96页 |