| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外相关技术发展现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 DNA特征提取方法及应用研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 RNA特征提取方法及应用研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.3 蛋白质特征提取方法及应用研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和内容安排 | 第16-20页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4.2 本文内容安排 | 第18-20页 |
| 第2章 DNA序列特征提取方法 | 第20-27页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 基于DNA序列核苷酸组成方法 | 第20-22页 |
| 2.3 基于DNA序列自相关方法 | 第22-23页 |
| 2.4 基于DNA序列伪核苷酸组成方法 | 第23-25页 |
| 2.5 DNA序列特征提取工具rep DNA | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 RNA序列特征提取方法 | 第27-35页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 基于R NA序列核苷酸组成方法 | 第27-28页 |
| 3.3 基于R NA序列伪核苷酸组成方法 | 第28-29页 |
| 3.4 基于R NA序列二级结构组成方法 | 第29-33页 |
| 3.5 R NA序列特征提取在线服务器rep R NA | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 蛋白质序列特征提取方法 | 第35-41页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 基于蛋白质序列氨基酸组成方法 | 第35-36页 |
| 4.3 基于蛋白质序列自相关方法 | 第36-37页 |
| 4.4 基于蛋白质序列伪氨基酸组成方法 | 第37-39页 |
| 4.5 蛋白质序列特征提取在线服务器Ps e-i n-On e | 第39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 序列特征提取方法应用 | 第41-57页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 DNAS E I超敏感位点识别 | 第41-47页 |
| 5.2.1 数据集 | 第42页 |
| 5.2.2 特征提取与分类模型 | 第42-44页 |
| 5.2.3 集成学习 | 第44-45页 |
| 5.2.4 评价方法 | 第45-46页 |
| 5.2.5 性能评价指标 | 第46-47页 |
| 5.2.6 性能评估与小结 | 第47页 |
| 5.3 微小R NA前体识别 | 第47-50页 |
| 5.3.1 数据集 | 第48-49页 |
| 5.3.2 特征提取，分类模型和交叉验证评价方法 | 第49页 |
| 5.3.3 集成学习 | 第49页 |
| 5.3.4 性能指标评价 | 第49-50页 |
| 5.3.5 性能评估与小结 | 第50页 |
| 5.4 DNA结合蛋白识别 | 第50-56页 |
| 5.4.1 数据集 | 第51-52页 |
| 5.4.2 特征提取，分类模型和交叉验证评价方法 | 第52页 |
| 5.4.3 集成学习 | 第52页 |
| 5.4.4 性能评价指标 | 第52-53页 |
| 5.4.5 性能评估与小结 | 第53-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |