| 摘要 | 第9-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 1 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 引言 | 第14页 |
| 1.2 研究背景 | 第14-19页 |
| 1.3 研究现状 | 第19-22页 |
| 1.4 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第23-26页 |
| 2 数据集和分类模型的构建 | 第26-38页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 数据集的构建 | 第26-28页 |
| 2.2.1 数据集构建的基本准则 | 第26-27页 |
| 2.2.2 DNA结合蛋白数据集 | 第27-28页 |
| 2.3 分类学习算法 | 第28-34页 |
| 2.3.1 SVM分类算法 | 第28-31页 |
| 2.3.2 随机森林分类算法 | 第31-32页 |
| 2.3.3 神经网络分类算法 | 第32-34页 |
| 2.3.4 朴素贝叶斯分类算法 | 第34页 |
| 2.4 模型检验和评估 | 第34-37页 |
| 2.4.1 模型的检验 | 第34-35页 |
| 2.4.2 模型的评估 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 DSBs和SSBs三维结构全局特征研究 | 第38-55页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 蛋白结构比对算法 | 第39-43页 |
| 3.2.1 结构比对算法原理 | 第40-41页 |
| 3.2.2 结构比对算法 | 第41-43页 |
| 3.3 结构比对特征提取 | 第43-44页 |
| 3.4 通道特征提取算法 | 第44-47页 |
| 3.4.1 Caver算法 | 第46-47页 |
| 3.4.2 HOLE算法 | 第47页 |
| 3.4.3 Molaxis算法 | 第47页 |
| 3.4.4 MOLE算法 | 第47页 |
| 3.5 表面通道测量及特征选择 | 第47-50页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 3.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 DSBs和SSBs接口特征提取与分类算法优化 | 第55-79页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 局部接口特征提取算法 | 第55-59页 |
| 4.2.1 残基保守性分析 | 第56-57页 |
| 4.2.2 接口残基理化性质分析 | 第57-58页 |
| 4.2.3 接口的几何特征提取算法 | 第58-59页 |
| 4.2.4 接口的二级结构特征 | 第59页 |
| 4.3 小波特征变换 | 第59-64页 |
| 4.3.1 小波变换原理 | 第60-61页 |
| 4.3.2 连续小波变换 | 第61-62页 |
| 4.3.3 离散小波变换 | 第62-63页 |
| 4.3.4 离散小波变换的分类模型构建 | 第63-64页 |
| 4.4 改进的随机森林算法 | 第64-66页 |
| 4.4.1 随机森林算法 | 第64-65页 |
| 4.4.2 随机森林的加权策略 | 第65-66页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第66-77页 |
| 4.5.1 局部接口特征分析与检验 | 第66-71页 |
| 4.5.2 小波变换特征分析与检验 | 第71-75页 |
| 4.5.3 改进的随机森林算法分析与检验 | 第75-77页 |
| 4.6 本章小结 | 第77-79页 |
| 5 DSBs和SSBs接口氨基酸空间几何特征研究 | 第79-94页 |
| 5.1 引言 | 第79页 |
| 5.2 蛋白表面几何特征提取算法 | 第79-82页 |
| 5.2.1 溶剂可及性表面积 | 第80页 |
| 5.2.2 表面粗糙度 | 第80-81页 |
| 5.2.3 CX指数 | 第81-82页 |
| 5.2.4 立体角 | 第82页 |
| 5.3 蛋白-DNA接口空间形态特征 | 第82-84页 |
| 5.3.1 接口残基氢键(Hydrogen bonds) | 第83页 |
| 5.3.2 接口空间环境的静电作用 | 第83-84页 |
| 5.4 特征分析模型的构建 | 第84-85页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第85-93页 |
| 5.5.1 接口的表面形态特征 | 第85-87页 |
| 5.5.2 接口不同形态残基的分布 | 第87-88页 |
| 5.5.3 接口不同形态残基的氢键分布 | 第88-90页 |
| 5.5.4 空间环境的氨基酸分布 | 第90-91页 |
| 5.5.5 空间环境中的电荷分布 | 第91-92页 |
| 5.5.6 特征检验结果 | 第92-93页 |
| 5.6 本章小结 | 第93-94页 |
| 6 DSBs和SSBs序列信息特征提取与分类研究 | 第94-111页 |
| 6.1 前言 | 第94-95页 |
| 6.2 序列特征提取算法 | 第95-102页 |
| 6.2.1 序列比对算法 | 第95-98页 |
| 6.2.2 序列组成和位置特征提取算法 | 第98-100页 |
| 6.2.3 氨基酸理化性质特征提取方法 | 第100-102页 |
| 6.3 序列特征抽取与分析 | 第102-106页 |
| 6.3.1 全序列氨基酸组成特征 | 第102页 |
| 6.3.2 二肽(dipeptide)组成特征 | 第102-103页 |
| 6.3.3 氨基酸理化属性 | 第103-104页 |
| 6.3.4 序列保守性特征 | 第104页 |
| 6.3.5 特征转换方法 | 第104-106页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第106-110页 |
| 6.5 本章小结 | 第110-111页 |
| 7 总结与展望 | 第111-115页 |
| 7.1 全文总结 | 第111-113页 |
| 7.2 未来工作的展望 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-123页 |
| 博士期间发表的论文 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124页 |