| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| ·手性化合物的构效关系研究 | 第10-11页 |
| ·手性化合物构效关系研究的常用算法 | 第11-17页 |
| ·相向传输人工神经网络 | 第11-13页 |
| ·遗传算法 | 第13-16页 |
| ·随机森林 | 第16-17页 |
| ·蛋白质结构分类预测的研究现状 | 第17-19页 |
| 参考文献 | 第19-24页 |
| 第2章 基于电负性的构象独立手性指数 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·原理和方法 | 第24-28页 |
| ·数据 | 第24-26页 |
| ·构象独立手性指数 | 第26-28页 |
| ·相向传输人工神经网络 | 第28页 |
| ·结果与讨论 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 参考文献 | 第31-34页 |
| 第3章 基于电负性的构象依赖手性指数及应用 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·原理和方法 | 第34-38页 |
| ·数据 | 第34-37页 |
| ·构象依赖手性指数 | 第37-38页 |
| ·相向传输人工神经网络 | 第38页 |
| ·结果与讨论 | 第38-40页 |
| ·构象依赖手性指数矢量 | 第38-39页 |
| ·仲醇的化学位移预测 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 第4章 仲醇化合物的手性指数及其应用 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·原理和方法 | 第44-50页 |
| ·数据 | 第44-47页 |
| ·二进制手性指数 | 第47-48页 |
| ·实数型手性指数 | 第48-49页 |
| ·相向传输人工神经网络 | 第49-50页 |
| ·Fisher 判别 | 第50页 |
| ·结果和讨论 | 第50-53页 |
| ·二进制手性指数预测仲醇主产物绝对构型 | 第50-52页 |
| ·实数型指数预测仲醇主产物的绝对构型 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 第5章 蛋白质的结构分类预测 | 第56-68页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·相关数据库概述 | 第56-59页 |
| ·PDB 数据库 | 第56-58页 |
| ·SCOP 数据库 | 第58-59页 |
| ·数据集来源及预处理 | 第59-60页 |
| ·原理和方法 | 第60-63页 |
| ·基于 PRIDE 的片段贡献指数 | 第60-61页 |
| ·端点贡献指数 | 第61页 |
| ·氨基酸序列对指数 | 第61-62页 |
| ·合并指数 | 第62页 |
| ·指数 Cijkl | 第62-63页 |
| ·结果与讨论 | 第63-66页 |
| ·基于 PRIDE 的片段贡献指数对蛋白质分类的预测结果 | 第63页 |
| ·端点贡献指数对蛋白质分类的预测结果 | 第63-64页 |
| ·氨基酸序列对指数对蛋白质分类的预测结果 | 第64-65页 |
| ·合并指数对蛋白质分类的预测结果 | 第65页 |
| ·指数 Cijkl 对蛋白质分类的预测结果 | 第65-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |