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氨基酸网络比对的算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 蛋白质耐热性研究进展第9-10页
        1.1.1 蛋白质耐热性概述第9页
        1.1.2 蛋白质耐热性的研究进展第9-10页
    1.2 残基相互作用网络的研究进展第10页
        1.2.1 残基相互作用网络概述第10页
        1.2.2 残基相互作用网络的研究进展第10页
    1.3 网络比对算法的研究进展第10-11页
        1.3.1 网络比对概述第10页
        1.3.2 网络比对算法的研究进展第10-11页
    1.4 本文的研究内容和意义第11-13页
第2章 数据库、相关工具及网络比对数据集的构建第13-21页
    2.1 引言第13页
    2.2 数据库第13-15页
        2.2.1 PDB数据库第13-14页
        2.2.2 DSSP数据库第14-15页
    2.3 相关工具第15-17页
        2.3.1 BLAST序列比对第15页
        2.3.2 PyMOL软件与Cytoscape软件第15-17页
    2.4 网络比对数据集的构建第17-18页
        2.4.1 耐热性差异的水解酶第17页
        2.4.2 耐热性差异的抗冻蛋白第17页
        2.4.3 常温型与耐热型木聚糖酶第17-18页
        2.4.4 常温型脂肪酶与其耐热型突变体第18页
    2.5 本章小结第18-21页
第3章 SI-MAGNA网络比对算法第21-35页
    3.1 引言第21-22页
    3.2 残基相互作用网络的构建第22页
    3.3 SI-MAGNA网络比对算法原理第22-27页
        3.3.1 交叉函数第22-23页
        3.3.2 适应度函数第23-25页
        3.3.3 算法框架第25-26页
        3.3.4 网络比对评价标准第26-27页
    3.4 结果与分析第27-34页
        3.4.1 比对结果第27-28页
        3.4.2 与MAGNA算法比较分析第28-30页
        3.4.3 SI-MAGNA方法的应用第30-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第4章 SI-MAGNA算法与GRAAL、MI-GRAAL、GEDEVO算法的比较研究第35-43页
    4.1 引言第35页
    4.2 GRAAL算法第35-37页
        4.2.1 代价函数第35-36页
        4.2.2 Graphlet度特征与Graphlet度特征相似性第36-37页
    4.3 MI-GRAAL算法第37-38页
        4.3.1 相似性特征第37-38页
        4.3.2 算法框架第38页
    4.4 CytoGEDEVO算法第38-40页
        4.4.1 图编辑距离第38-39页
        4.4.2 算法框架第39-40页
        4.4.3 CytoGEDEVO的优越性第40页
    4.5 与SI-MAGNA算法的比较分析第40-42页
    4.6 本章小结第42-43页
第5章 基于SI-MAGNA算法的木聚糖酶耐热性研究第43-53页
    5.1 引言第43页
    5.2 木聚糖酶的网络比对第43-46页
        5.2.1 网络比对第43-44页
        5.2.2 比对结果第44-46页
    5.3 耐热性因素分析第46-51页
        5.3.1 总体结构比对分析第46-49页
        5.3.2 影响木聚糖酶耐热性的因素第49-51页
    5.4 本章小结第51-53页
第6章 总结第53-55页
    6.1 论文总结第53-54页
    6.2 工作展望第54-55页
致谢第55-57页
参考文献第57-63页
附录:氨基酸中英文对照及缩写第63-64页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第64页

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