| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·蛋白质远同源性检测的研究现状 | 第7-11页 |
| ·论文进行的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的组织和安排 | 第12-13页 |
| 第2章 近邻传播聚类算法 | 第13-18页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·近邻传播聚类算法（AP 聚类算法） | 第14-18页 |
| 第3章 聚类验证算法 | 第18-21页 |
| ·RAND INDEX 聚类验证算法 | 第18页 |
| ·预测精度计算 | 第18-21页 |
| ·通过聚类分析注释蛋白质 | 第18-19页 |
| ·精度计算 | 第19-21页 |
| 第4章 实验样本的采集及氨基酸理化性质特征值 | 第21-32页 |
| ·实验样本的采集 | 第21-24页 |
| ·氨基酸物理化学性质及其特征值的选取 | 第24-29页 |
| ·氨基酸的电子离子相互作用势(EIIP 值) | 第25-26页 |
| ·氨基酸的疏水性 | 第26-27页 |
| ·氨基酸的van der waals 体积 | 第27页 |
| ·氨基酸的等电点 | 第27-28页 |
| ·氨基酸的极性 | 第28页 |
| ·氨基酸的极化率 | 第28-29页 |
| ·氨基酸的电荷 | 第29页 |
| ·基于氨基酸物理化学性质的聚类及验证结果 | 第29-32页 |
| 第5章 蛋白质组成向量及二级结构 | 第32-47页 |
| ·基于蛋白质组成向量的聚类 | 第32-36页 |
| ·基于预测二级结构的聚类 | 第36-39页 |
| ·使用GOR 方法和Porter 方法预测的二级结构 | 第36-37页 |
| ·二级结构作为特征值的聚类及验证结果 | 第37-39页 |
| ·核函数映射矩阵及聚类结果 | 第39-43页 |
| ·核函数（Kernel 函数） | 第39-41页 |
| ·用核函数映射特征矩阵的聚类结果 | 第41-42页 |
| ·基于Kernel 异质数据融合的聚类 | 第42-43页 |
| ·与K-MEANS 聚类结果的比较 | 第43-44页 |
| ·增加数据样本的聚类结果 | 第44-47页 |
| 第6章 总结和展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 摘要 | 第52-54页 |
| Abstract | 第54-56页 |