| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题应用背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·web Services技术研究现状 | 第10页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第10-13页 |
| ·真核生物启动子预测现状 | 第13-14页 |
| ·课题的研究内容及意义 | 第14-15页 |
| ·课题研究内容 | 第14页 |
| ·课题研究意义 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 Web Services技术与体系结构 | 第16-23页 |
| ·web Services的定义 | 第16页 |
| ·web Services的体系架构 | 第16-20页 |
| ·Web Services的基本模型 | 第16-17页 |
| ·web Services体系结构中的操作 | 第17-18页 |
| ·Web Services体系协议栈 | 第18-20页 |
| ·基于web Services的生物信息挖掘 | 第20页 |
| ·web Services技术的优势和不足 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基因表达谱数据关联规则挖掘模块设计与实现 | 第23-37页 |
| ·数据挖掘的关联规则方法 | 第23-26页 |
| ·关联规则基本概念 | 第23-24页 |
| ·Apriori算法与FP-tree算法分析 | 第24-26页 |
| ·基因表达谱数据关联规则挖掘模块设计与实现 | 第26-34页 |
| ·基因表达谱数据的应用 | 第26-27页 |
| ·基于FP-tree关联规则算法描述 | 第27页 |
| ·FP-tree在基因表达谱数据关联规则挖掘的应用方法 | 第27-29页 |
| ·FP-tree算法实现 | 第29-34页 |
| ·实验结果 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于改进马尔科夫模型的启动子预测算法 | 第37-47页 |
| ·马尔可夫链和隐马尔可夫模型 | 第37-40页 |
| ·马尔科夫链的概念及转移概率 | 第37-39页 |
| ·启动子预测模块设计与实现 | 第39-40页 |
| ·数据集的选取 | 第40页 |
| ·基于马尔可夫模型的方法 | 第40-42页 |
| ·马尔科夫模型原始方法 | 第40-41页 |
| ·马尔科夫链模型改进方法 | 第41-42页 |
| ·结果与讨论 | 第42-46页 |
| ·原始方法和改进方法所得马尔可夫转移矩阵及识别结果 | 第43-45页 |
| ·讨论 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于非线性方法的DNA数据特征提取 | 第47-57页 |
| ·DNA数据相关特征 | 第47-48页 |
| ·数据集的选取 | 第48-49页 |
| ·相关性分析方法 | 第49-51页 |
| ·AV(aggregated variance)方法 | 第49-50页 |
| ·AVAS(absolute values of the aggregated series)方法 | 第50页 |
| ·R/S(rescaled-range)方法 | 第50-51页 |
| ·DNA序列长程相关性的分析 | 第51-54页 |
| ·DNA序列按分子量大小顺序排列的碱基数字编码(M编码) | 第51-53页 |
| ·利用功率谱分析DNA序列 | 第53-54页 |
| ·利用Hurst指数分析DNA序列 | 第54页 |
| ·实验方法思路 | 第54-55页 |
| ·实验结果 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 web Services模块设计 | 第57-62页 |
| ·生物信息挖掘模块设计过程 | 第57页 |
| ·功能模块设计 | 第57-58页 |
| ·客户端程序模块的设计与实现 | 第58-61页 |
| ·客户端程序引用web services | 第59页 |
| ·客户端程序邮件服务技术 | 第59-60页 |
| ·客户端用户界面设计 | 第60-61页 |
| ·本章小节 | 第61-62页 |
| 第七章 回顾与展望 | 第62-64页 |
| ·全文总结与工作回顾 | 第62-63页 |
| ·后续工作与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第69页 |
