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基于随机森林算法识别多类蛋白质折叠子

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-12页
   ·课题的研究背景及意义第9页
   ·国内外研究现状第9-11页
   ·论文主要研究内容安排第11-12页
第二章 蛋白质折叠子及所属结构类型概述第12-16页
   ·蛋白质折叠子第12页
   ·蛋白质折叠子数据库及其所属的结构类型第12-16页
第三章 序列特征提取和分类算法的研究第16-23页
   ·序列特征提取第16-21页
     ·氨基酸组分第16页
     ·离散增量值第16-17页
     ·模体频数信息第17-18页
     ·预测的二级结构信息第18-19页
     ·二级结构片段的相互作用第19-20页
     ·片段的平均化学位移第20-21页
   ·随机森林算法第21-22页
   ·检验方法第22页
   ·小结第22-23页
第四章 添加片段的相互作用和模体信息识别 27 类蛋白质折叠子第23-29页
   ·引言第23页
   ·特征参数的选取第23-24页
   ·不同特征参数预测 27 类折叠子的结果第24-26页
   ·与前人预测结果的比较第26-27页
   ·7 类蛋白质折叠子所属结构类型的识别第27-28页
   ·小结第28-29页
第五章 76 类蛋白质折叠子的识别第29-39页
   ·引言第29页
   ·特征参数的选取第29-30页
   ·不同特征参数预测 76 类折叠子的结果第30-33页
   ·与前人 27 类折叠子预测结果的比较第33-35页
   ·27 类蛋白质折叠子所属结构类型识别第35页
   ·蛋白质折叠子在线服务器的搭建第35-38页
     ·基本结构框架第36页
     ·工作流程第36-37页
     ·用户提交主页面第37-38页
   ·小结第38-39页
第六章 总结与展望第39-41页
   ·工作总结第39-40页
   ·研究展望第40-41页
参考文献第41-45页
致谢第45-46页
在读期间取得的科研成果第46-47页

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