| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题研究的背景 | 第9-11页 |
| ·人类基因组计划和后基因组时代 | 第9页 |
| ·蛋白质组学 | 第9-11页 |
| ·课题研究的意义、目的 | 第11-13页 |
| ·问题描述及研究现状 | 第13-17页 |
| ·蛋白质远程同源检测 | 第13-15页 |
| ·蛋白质相互作用预测 | 第15-17页 |
| ·本文主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第19-32页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·向量空间模型 | 第20页 |
| ·特征加权方法 | 第20-22页 |
| ·潜在语义索引 | 第22-24页 |
| ·支持向量机 | 第24-28页 |
| ·支持向量机理论 | 第24-27页 |
| ·核函数 | 第27-28页 |
| ·聚类 | 第28-31页 |
| ·常用聚类方法 | 第28-30页 |
| ·常用聚类算法的比较分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于潜在语义索引和层次聚类的特征空间重构方法及应用 | 第32-48页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·蛋白质序列的表示——特征提取与加权 | 第32-35页 |
| ·N 元组（N-gram） | 第32-33页 |
| ·局部比对核函数 | 第33-34页 |
| ·特征向量加权 | 第34-35页 |
| ·基于潜在语义索引和层次聚类的特征空间重构方法LSI-HC | 第35-39页 |
| ·原始特征之间的关联关系 | 第35-36页 |
| ·潜在语义索引提取特征的语义表示向量 | 第36-38页 |
| ·层次聚类重构特征空间 | 第38页 |
| ·原始特征空间映射到重构的特征空间 | 第38页 |
| ·LSI-HC 算法流程 | 第38-39页 |
| ·应用：蛋白质远程同源检测研究 | 第39-42页 |
| ·基准数据集与样本集的选择 | 第39-40页 |
| ·实验设置以及对比实验 | 第40-41页 |
| ·评价标准：Precision-Recall 分数 | 第41-42页 |
| ·应用：蛋白质相互作用预测研究 | 第42-46页 |
| ·基准数据集与样本集的选择 | 第42-43页 |
| ·实验设置以及对比实验 | 第43-44页 |
| ·蛋白质互作网络预测实验设置 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 系统实现及实验结果分析 | 第48-70页 |
| ·系统实现 | 第48-60页 |
| ·蛋白质远程同源检测系统实现 | 第48-56页 |
| ·蛋白质相互作用预测系统实现 | 第56-60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-69页 |
| ·蛋白质远程同源检测结果分析 | 第60-64页 |
| ·蛋白质相互作用预测结果分析 | 第64-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
