| 中文摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-40页 |
| ·生物信息学概述 | 第14-25页 |
| ·生物信息学产生的背景 | 第14-15页 |
| ·生物信息学的概念 | 第15-16页 |
| ·生物信息学的意义 | 第16-17页 |
| ·生物信息学的主要研究内容 | 第17-20页 |
| ·生物信息学数据库 | 第20-25页 |
| ·蛋白质二硫键研究综述 | 第25-32页 |
| ·大肠杆菌蛋白质二硫键的形成 | 第26-28页 |
| ·真核生物蛋白质二硫键的形成 | 第28-30页 |
| ·二硫键形成预测 | 第30-32页 |
| ·本论文的立题依据 | 第32-33页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第33-34页 |
| 参考文献 | 第34-40页 |
| 第二章 高质量蛋白质二硫键空间结构数据库的构建 | 第40-48页 |
| ·前言 | 第40-41页 |
| ·材料与方法 | 第41-43页 |
| ·出发数据库-PISCES Culled PDB 数据库 | 第41页 |
| ·高质量蛋白质二硫键数据库的构建 | 第41-43页 |
| ·结果与讨论 | 第43-44页 |
| ·建库过程中特殊情况说明 | 第43页 |
| ·高质量蛋白质二硫键数据库中的氨基酸构成 | 第43-44页 |
| ·高质量蛋白质二硫键数据库数据格式说明 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-46页 |
| 附表2-1 | 第46-48页 |
| 第三章 EcoPDB-高精度大肠杆菌蛋白质结构与对应基因序列数据集的构建 | 第48-61页 |
| ·前言 | 第48页 |
| ·材料与方法 | 第48-49页 |
| ·材料 | 第48-49页 |
| ·建库方法 | 第49页 |
| ·结果与讨论 | 第49-51页 |
| ·建库过程中特殊情况说明 | 第49-50页 |
| ·数据库总体说明 | 第50页 |
| ·EcoPDB 数据库分类 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 附表3-1 | 第53-60页 |
| 附表3-2 | 第60-61页 |
| 第四章 蛋白质二硫键序列分布特征分析 | 第61-72页 |
| ·前言 | 第61页 |
| ·材料与方法 | 第61-62页 |
| ·数据库 | 第61-62页 |
| ·分析方法 | 第62页 |
| ·结果与讨论 | 第62-70页 |
| ·蛋白质二硫键分布特征分析 | 第62页 |
| ·半胱氨酸氧化还原状态的协同性现象 | 第62-63页 |
| ·蛋白质序列的二硫键分布数目 | 第63页 |
| ·蛋白质序列长度与二硫键的关系 | 第63-64页 |
| ·形成二硫键的两个 CYS 之间的序列距离 | 第64-65页 |
| ·形成二硫键的两个 CYS 之间的约化距离 | 第65-66页 |
| ·二硫键在蛋白质序列中的出现位置 | 第66-67页 |
| ·氧化态CYS 和还原态CYS 周围氨基酸分布 | 第67-69页 |
| ·20 种氨基酸对于二硫键形成的贡献 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-72页 |
| 第五章 基于统计分析方法的半胱氨酸二硫键形成状态预测 | 第72-90页 |
| ·前言 | 第72-73页 |
| ·材料与方法 | 第73-78页 |
| ·数据库 | 第73页 |
| ·方法 | 第73-78页 |
| ·结果与讨论 | 第78-83页 |
| ·Q 值累计分布 | 第78-79页 |
| ·400 种二肽对二硫键形成的贡献 | 第79-81页 |
| ·基于20 种氨基酸百分含量的预测准确率 | 第81-82页 |
| ·基于400 种二肽百分含量的预测准确率 | 第82-83页 |
| ·本章小结 | 第83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 附表5-1 | 第86-90页 |
| 第六章 基于支持向量机(SVM)的半胱氨酸二硫键形成状态预测 | 第90-106页 |
| ·前言 | 第90-91页 |
| ·支持向量机理论 | 第91-92页 |
| ·基本原理 | 第91-92页 |
| ·支持向量机的应用 | 第92页 |
| ·材料与方法 | 第92-96页 |
| ·数据库 | 第92-93页 |
| ·SVM 应用软件 | 第93页 |
| ·方法 | 第93-95页 |
| ·预测准确率检验方法 | 第95-96页 |
| ·结果与讨论 | 第96-102页 |
| ·20 种氨基酸对二硫键形成的贡献 | 第96-97页 |
| ·第二层 SVM 分类器的参数优化 | 第97-98页 |
| ·OXICYS 和REDCYS 集蛋白质的CATH 结构分类 | 第98页 |
| ·两层混合分类器的预测结果 | 第98-99页 |
| ·不同算法的半胱氨酸二硫键形成状态预测准确率比较 | 第99-101页 |
| ·SVM 算法的优势和缺点 | 第101-102页 |
| ·不同算法的结合及其它相关有用信息的整合 | 第102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-106页 |
| 第七章 大肠杆菌蛋白质二硫键形成与基因密码子关联性分析 | 第106-117页 |
| ·前言 | 第106-107页 |
| ·影响同义密码子用语的因素 | 第107-108页 |
| ·材料与方法 | 第108-110页 |
| ·数据库 | 第108页 |
| ·同义密码子携带的信息量 | 第108-110页 |
| ·结果与讨论 | 第110-114页 |
| ·半胱氨酸同义密码子用语与其局部氨基酸残基的关联情况 | 第110-112页 |
| ·同义密码子用语与半胱氨酸二硫键形成之间的关联 | 第112-113页 |
| ·结论 | 第113-114页 |
| ·本章小结 | 第114页 |
| 参考文献 | 第114-116页 |
| 附表7-1 | 第116-117页 |
| 第八章 蛋白质二硫键形成模式与结构同源性关联性分析 | 第117-154页 |
| ·前言 | 第117-119页 |
| ·材料与方法 | 第119-121页 |
| ·二硫键形成模式数据集 | 第119页 |
| ·二硫键拓扑结构 | 第119-120页 |
| ·二硫键形成模式相似性判别公式 | 第120页 |
| ·基于二硫键形成模式的蛋白质结构分类 | 第120-121页 |
| ·结果与讨论 | 第121-131页 |
| ·二硫键形成模式计算与分类 | 第121-125页 |
| ·基于二硫键形成模式的蛋白质结构分类 | 第125-130页 |
| ·使用二硫键形成模式信息进行蛋白质结构预测 | 第130-131页 |
| ·本章小结 | 第131-132页 |
| 参考文献 | 第132-135页 |
| 附表8-1 | 第135-154页 |
| 结论 | 第154-157页 |
| 论文创新点 | 第157-158页 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果 | 第158-160页 |
| 致谢 | 第160-162页 |
| 附录1 氨基酸的简写符号 | 第162-163页 |
| 附录2 英文缩写与中文名称对照 | 第163页 |
