| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第一章 文献综述 | 第12-33页 |
| ·关于miRNA 基因 | 第12-19页 |
| ·miRNA 的发现 | 第12-14页 |
| ·miRNA 的加工调控 | 第14-17页 |
| ·miRNA 的作用机制 | 第17-18页 |
| ·miRNA 和siRNA 的区别 | 第18页 |
| ·miRNA 的功能 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘与支持向量机(Support Vector Machine，SVM) | 第19-21页 |
| ·生物信息学中的特征提取(Feature Select, FS) | 第20页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第20-21页 |
| ·生物信息与计算机语言 | 第21-24页 |
| ·生物信息中的Java | 第21-22页 |
| ·生物信息中的Perl | 第22-23页 |
| ·miRNA 的数据库 | 第23-24页 |
| ·miRNA 的计算识别 | 第24-28页 |
| ·同源片段搜索方法 | 第24-26页 |
| ·基于比较基因组学的预测miRNA | 第26页 |
| ·序列和结构特征打分的预测方法 | 第26-27页 |
| ·通过机器学习方法的预测miRNA | 第27页 |
| ·miRNA 预测方法比较 | 第27-28页 |
| ·猪miRNA 的研究现状 | 第28-32页 |
| ·猪基因组 | 第28-30页 |
| ·猪miRNA 的研究现状 | 第30-32页 |
| ·猪源性甲型H1N1 流感病毒 | 第32页 |
| ·本研究的目的与意义 | 第32-33页 |
| 第二章 基于支持向量机识别猪pre-miRNA | 第33-41页 |
| ·研究背景 | 第33-34页 |
| ·材料和方法 | 第34-36页 |
| ·相关的数据 | 第34页 |
| ·开发环境和开发工具 | 第34-35页 |
| ·特征向量的提取 | 第35页 |
| ·SVM 训练过程 | 第35-36页 |
| ·结果 | 第36-40页 |
| ·讨论 | 第40-41页 |
| 第三章 从猪小RNA 文库中搜索非保守的miRNA | 第41-46页 |
| ·研究背景 | 第41页 |
| ·材料和方法 | 第41-43页 |
| ·相关的数据 | 第41页 |
| ·相关的工具和环境 | 第41页 |
| ·利用SusMiRPred 对小RNA 库进行再分析 | 第41-43页 |
| ·结果 | 第43-44页 |
| ·讨论 | 第44-46页 |
| 第四章 基于同源搜索方法预测猪pre-miRNA | 第46-52页 |
| ·研究背景 | 第46页 |
| ·材料与方法 | 第46-47页 |
| ·相关的数据 | 第46页 |
| ·相关工具和环境 | 第46页 |
| ·猪miRNA 的预测 | 第46-47页 |
| ·结果与讨论 | 第47-52页 |
| 第五章 甲型H1N1 流感病毒miRNA 预测 | 第52-57页 |
| ·研究背景 | 第52页 |
| ·材料和方法 | 第52-54页 |
| ·相关数据的获得 | 第52页 |
| ·使用的软件和开发环境 | 第52页 |
| ·病毒miRNA 的预测 | 第52-54页 |
| ·结果和讨论 | 第54-57页 |
| 第六章 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
