蛋白质结构预测模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-29页 |
| ·研究背景 | 第10-13页 |
| ·蛋白质结构简介 | 第13-19页 |
| ·蛋白质结构预测的研究进展以及研究现状 | 第19-26页 |
| ·蛋白质结构预测的难点和挑战 | 第26-27页 |
| ·论文的主要工作与创新 | 第27-28页 |
| ·论文结构 | 第28-29页 |
| 2 图论在蛋白质结构预测中的应用研究 | 第29-51页 |
| ·图论与蛋白质结构预测 | 第29-31页 |
| ·二级结构最短路径预测模型的建立 | 第31-36页 |
| ·优化模型求解算法 | 第36-39页 |
| ·模型的验证与测试 | 第39-45页 |
| ·基于最大团改进蛋白质数据库筛选方法 | 第45-49页 |
| ·本章小节 | 第49-51页 |
| 3 一种蛋白质结构比较模型的DNA算法 | 第51-66页 |
| ·DNA计算 | 第51-55页 |
| ·基于最大权团的蛋白质结构比较模型 | 第55-60页 |
| ·质粒DNA计算模型的编码研究 | 第60-64页 |
| ·结果与讨论 | 第64-65页 |
| ·本章小节 | 第65-66页 |
| 4 基于概率图模型的蛋白质二级结构预测 | 第66-82页 |
| ·改进的隐马尔可夫模型进行二级结构预测 | 第66-70页 |
| ·基于条件随机场的蛋白质二级结构预测模型 | 第70-75页 |
| ·条件随机场预测模型的训练与求解 | 第75-78页 |
| ·结果与讨论 | 第78-80页 |
| ·本章小节 | 第80-82页 |
| 5 基于智能算法的蛋白质结构预测 | 第82-98页 |
| ·基于LVQ神经网络的二硫键预测 | 第82-89页 |
| ·改进AB模型进行蛋白质结构预测 | 第89-97页 |
| ·本章小节 | 第97-98页 |
| 6 总结与展望 | 第98-100页 |
| ·全文总结 | 第98-99页 |
| ·研究展望 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-110页 |
| 附录1 攻读博士学位论文期间发表论文目录 | 第110-111页 |
| 附录2 发表论文和学位论文的对应关系 | 第111-112页 |
| 附录3 攻读博士学位期间参加的科研课题 | 第112页 |
