| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 线粒体简述 | 第10-11页 |
| 1.1.1 外膜 | 第11页 |
| 1.1.2 内膜 | 第11页 |
| 1.1.3 基质 | 第11页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 | 第12-17页 |
| 1.3.1 数据集 | 第13-14页 |
| 1.3.2 物理化学性质 | 第14页 |
| 1.3.3 遗传算法 | 第14-15页 |
| 1.3.4 小波分析 | 第15页 |
| 1.3.5 离散增量融合支持向量机(ID-SVM) | 第15-16页 |
| 1.3.6 SMOTE算法 | 第16-17页 |
| 1.4 论文研究内容及安排 | 第17-18页 |
| 第二章 特征提取及预测算法 | 第18-29页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 特征提取 | 第18-25页 |
| 2.2.1 mRNA序列n-mer频数 | 第18-19页 |
| 2.2.2 氨基酸组分 | 第19页 |
| 2.2.3 蛋白质的进化信息 | 第19-20页 |
| 2.2.4 同源序列的go信息 | 第20-21页 |
| 2.2.5 氨基酸指数信息 | 第21-22页 |
| 2.2.6 相对溶剂可及性值 | 第22-24页 |
| 2.2.7 平均化学位移 | 第24-25页 |
| 2.3 预测算法 | 第25-29页 |
| 2.3.1 离散增量(ID) | 第25-26页 |
| 2.3.2 支持向量机(SVM)算法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 融合算法 | 第27页 |
| 2.3.4 算法评价 | 第27-29页 |
| 第三章 对亚线粒体蛋白质M254的预测 | 第29-37页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 数据集 | 第29-30页 |
| 3.3 最优特征参数选取 | 第30-33页 |
| 3.3.1 mRNA序列的三联体频数(3-mer) | 第30-31页 |
| 3.3.2 分段氨基酸组分(AAC) | 第31页 |
| 3.3.3 蛋白质进化信息(PSSM) | 第31页 |
| 3.3.4 同源序列go信息 | 第31-32页 |
| 3.3.5 最优相关长度 | 第32页 |
| 3.3.6 平均化学位移(ACS) | 第32-33页 |
| 3.4 结果与讨论 | 第33-37页 |
| 3.4.1 各个特征向量对预测结果的影响 | 第33-34页 |
| 3.4.2 独立检验 | 第34-37页 |
| 第四章 M880亚线粒体定位预测 | 第37-48页 |
| 4.1 数据集 | 第37页 |
| 4.2 特征信息选取 | 第37-40页 |
| 4.2.1 mRNA结构-序列模式中的三联体频数(sq-str) | 第38-39页 |
| 4.2.2 蛋白质保守位点进化信息(pssm) | 第39-40页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第40-48页 |
| 4.3.1 mRNA序列的三联体频数的预测结果 | 第40-41页 |
| 4.3.2 mRNA结构-序列模式中的三联体频数的预测结果 | 第41-42页 |
| 4.3.3 蛋白质保守位点进化信息对预测结果的影响 | 第42-43页 |
| 4.3.4 同源序列go信息的预测结果及其分析 | 第43页 |
| 4.3.5 氨基酸指数信息对预测结果的影响 | 第43-44页 |
| 4.3.6 相对溶剂可及性值(RSA)的预测结果 | 第44页 |
| 4.3.7 分段氨基酸组分(AAC)的预测结果 | 第44-45页 |
| 4.3.8 对比分析单个特征参数对预测结果的影响 | 第45-46页 |
| 4.3.9 融合特征参数预测结果分析 | 第46-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 工作总结 | 第48页 |
| 5.2 工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-57页 |
| 附录 | 第57-61页 |
| S1 M254在Swiss-Prot数据库中的索引号 | 第57页 |
| S2 M880在Swiss-Prot数据库中的索引号 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表和完成的论文目录 | 第62页 |
