数据挖掘在分子系统发生与定量构效关系建模中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-28页 |
| 1 选题背景和研究意义 | 第8-9页 |
| 2 分子系统发生研究进展 | 第9-16页 |
| ·分子系统发生研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·分子系统发生分析过程 | 第11-14页 |
| ·基于全基因组的分子系统发生分析 | 第14-16页 |
| 3 定量构效关系研究进展 | 第16-22页 |
| ·定量构效关系常用分子结构描述符 | 第17-18页 |
| ·定量构效关系常用建模方法 | 第18-22页 |
| 4 内容安排和创新点 | 第22-23页 |
| 5 参考文献 | 第23-28页 |
| 第二章 基于全基因组分子系统发生分析 | 第28-37页 |
| 1 引言 | 第28-29页 |
| 2 冠状病毒 | 第29-30页 |
| 3 数据集与方法 | 第30-33页 |
| ·数据集 | 第30页 |
| ·方法 | 第30-33页 |
| 4 结果与讨论 | 第33-34页 |
| ·冠状病毒分子系统发生树 | 第33页 |
| ·本文方法的优点和局限性 | 第33-34页 |
| 5 结论与展望 | 第34-35页 |
| 6 参考文献 | 第35-37页 |
| 第三章 基于全蛋白质组分子系统发生分析 | 第37-44页 |
| 1 引言 | 第37-38页 |
| 2 数据集与方法 | 第38-41页 |
| ·数据集 | 第38页 |
| ·方法 | 第38-41页 |
| 3 结果与讨论 | 第41-42页 |
| 4 结论与展望 | 第42-43页 |
| 5 参考文献 | 第43-44页 |
| 第四章 支持向量机在定量构效关系研究中的应用 | 第44-53页 |
| 1 引言 | 第44-45页 |
| 2 数据集与方法 | 第45-47页 |
| ·数据集 | 第45页 |
| ·SVR-KNN建模方法 | 第45-47页 |
| ·算法实现及预测性能评价指标 | 第47页 |
| 3 结果 | 第47-50页 |
| ·基于SVR的不同模型留一法预测性能比较 | 第47-48页 |
| ·不同模型独立样本预测性能比较 | 第48-50页 |
| 4 讨论 | 第50-51页 |
| 5 结论与展望 | 第51页 |
| 6 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 作者简历 | 第54页 |
