基于Markov逻辑网的蛋白质关联预测研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·蛋白质关联预测研究背景其意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·理论意义 | 第8-9页 |
| ·实践意义 | 第9页 |
| ·国内外研究方法及现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·本文结构 | 第10-12页 |
| 2 蛋白质关联 | 第12-18页 |
| ·蛋白质关联定义 | 第12-14页 |
| ·蛋白质关联的空间结构信息 | 第14-15页 |
| ·蛋白质关联在空间结构比对中的应用 | 第15-17页 |
| ·空间结构比对概述 | 第15-16页 |
| ·蛋白质结构比对的主要方法 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 Markov 逻辑网 | 第18-30页 |
| ·统计关系学习 | 第18-19页 |
| ·概率图模型 | 第19-20页 |
| ·Markov 随机场和 Markov 网 | 第20-21页 |
| ·一阶逻辑 | 第21-24页 |
| ·基本概念 | 第21-22页 |
| ·Markov 逻辑网中的一阶逻辑知识库 | 第22-24页 |
| ·Markov 逻辑网 | 第24-27页 |
| ·Markov 逻辑网概念 | 第24-25页 |
| ·闭 Markov 逻辑网 | 第25-27页 |
| ·Markov 逻辑网算法 | 第27-29页 |
| ·权值学习算法 | 第27-29页 |
| ·推理算法 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于 Markov 逻辑网的蛋白质关联预测 | 第30-41页 |
| ·基于闭谓词公式的 Markov 逻辑网 | 第30-31页 |
| ·扩展的 Markov 逻辑网 | 第31-32页 |
| ·Markov 逻辑网知识库的构建 | 第32-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 5 应用实现 | 第41-50页 |
| ·实验数据集 | 第41页 |
| ·实验特征提取 | 第41-43页 |
| ·实验平台 Alchemy 简介 | 第43-48页 |
| ·Alchemy 输入文件 | 第44页 |
| ·Alchemy 语法 | 第44-46页 |
| ·Alchemy 基本应用过程 | 第46-48页 |
| ·实验过程 | 第48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·全文总结 | 第50-51页 |
| ·未来展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录 | 第56页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第56页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间所参与的科研课题 | 第56页 |
