| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 RNA二级结构预测研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 启发式优化算法 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 RNA二级结构相关知识 | 第17-25页 |
| 2.1 RNA生物学基础 | 第17-19页 |
| 2.1.1 RNA的构成 | 第17-18页 |
| 2.1.2 RNA的种类与功能 | 第18-19页 |
| 2.2 RNA二级结构 | 第19-23页 |
| 2.2.1 RNA二级结构定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 RNA二级结构的组成 | 第20-21页 |
| 2.2.3 RNA二级结构的表示形式 | 第21-23页 |
| 2.2.4 RNA二级结构预测工具 | 第23页 |
| 2.3 RNA数据库 | 第23-24页 |
| 2.4 开发环境 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 启发式优化的RNA二级结构预测算法研究 | 第25-33页 |
| 3.1 启发式优化中的主要算法 | 第25-29页 |
| 3.1.1 遗传算法 | 第25-27页 |
| 3.1.2 模拟退火算法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 禁忌搜索算法 | 第28-29页 |
| 3.1.4 其它算法 | 第29页 |
| 3.2 基于遗传算法和模拟退火算法的混合算法--GSHA | 第29-32页 |
| 3.2.1 构建茎区组 | 第30页 |
| 3.2.2 GSHA算法描述 | 第30-32页 |
| 3.3 GSHA算法的优点 | 第32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于GSHA算法的非假结RNA二级结构预测 | 第33-40页 |
| 4.1 非假结RNA二级结构 | 第33页 |
| 4.2 自由能 | 第33-35页 |
| 4.2.1 最小自由能 | 第33-34页 |
| 4.2.2 非假结能量模型 | 第34-35页 |
| 4.3 参数选择 | 第35-36页 |
| 4.4 评价标准 | 第36页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第36-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于启发式优化的的含假结RNA二级结构预测 | 第40-54页 |
| 5.1 含假结RNA二级结构 | 第40-41页 |
| 5.2 含假结的RNA二级结构预测算法—TSRP | 第41-44页 |
| 5.2.1 算法主要思想 | 第41-42页 |
| 5.2.2 假结能量模型建立 | 第42-43页 |
| 5.2.3 集中式搜索 | 第43-44页 |
| 5.3 测试序列选取 | 第44-47页 |
| 5.4 对比实验——RNA Predict算法 | 第47页 |
| 5.5 实验与结果分析 | 第47-52页 |
| 5.5.1 参数选择 | 第47-48页 |
| 5.5.2 结果分析 | 第48-52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 论文总结 | 第54页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第60页 |
