基于二级结构的非编码RNA挖掘方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-29页 |
| ·课题背景及意义 | 第14-16页 |
| ·研究背景 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| ·相关知识介绍 | 第16-22页 |
| ·主要的非编码RNA | 第16-19页 |
| ·预测的衡量标准 | 第19-22页 |
| ·国内外研究现状 | 第22-27页 |
| ·国外研究现状 | 第22-25页 |
| ·国内研究现状 | 第25-27页 |
| ·本文主要工作 | 第27-29页 |
| 第2章 训练样本类别不平衡的分类方法研究 | 第29-44页 |
| ·引言 | 第29-31页 |
| ·基于集成学习思想的处理方法 | 第31-35页 |
| ·基于投票机制的集成学习方法 | 第31-32页 |
| ·基于重复训练错分样本的优化策略 | 第32-35页 |
| ·实验与分析 | 第35-43页 |
| ·UCI 数据上的实验 | 第35-37页 |
| ·microRNA 数据上的实验 | 第37-38页 |
| ·SNP 挖掘问题上的实验 | 第38-42页 |
| ·讨论与分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 RNA 二级结构预测方法研究 | 第44-69页 |
| ·引言 | 第44-51页 |
| ·RNA 的二级结构 | 第44-47页 |
| ·基于最小自由能预测二级结构 | 第47-49页 |
| ·比较序列分析法预测二级结构 | 第49-51页 |
| ·质心与质心距 | 第51-58页 |
| ·RNA 二级结构的主要描述方法 | 第51-52页 |
| ·一种全新的二级结构描述方法 | 第52-55页 |
| ·凸环与内环的质心 | 第55-57页 |
| ·茎区的位置关系 | 第57-58页 |
| ·基于质心的比较序列分析方法 | 第58-62页 |
| ·问题描述 | 第58-59页 |
| ·算法及时间复杂性 | 第59-61页 |
| ·实验和讨论 | 第61-62页 |
| ·基于质心和类别驱动的二级结构预测方法 | 第62-67页 |
| ·贪心算法和处理假结 | 第62-64页 |
| ·D 函数初始化的Hopfield 网络 | 第64-65页 |
| ·实验和讨论 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第4章 microRNA的挖掘方法研究 | 第69-89页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·基于同源比对的microRNA挖掘方法 | 第70-81页 |
| ·基于关键字树的同源搜索算法 | 第70-73页 |
| ·基于同源比较的挖掘算法 | 第73-76页 |
| ·基于关键字树的多序列比对算法 | 第76-81页 |
| ·基于从头预测的microRNA挖掘方法 | 第81-87页 |
| ·在前体中预测成熟体 | 第81-84页 |
| ·基于多示例学习的microRNA 识别方法 | 第84-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第5章 snoRNA挖掘方法研究 | 第89-100页 |
| ·引言 | 第89-91页 |
| ·snoRNA的二级结构 | 第91-92页 |
| ·基于二级结构特征的挖掘算法 | 第92-94页 |
| ·实验验证 | 第94-99页 |
| ·新特征效果验证 | 第94-95页 |
| ·分类器效果验证 | 第95-96页 |
| ·组合效果验证 | 第96-97页 |
| ·挖掘效果验证 | 第97页 |
| ·实现与讨论 | 第97-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 结论 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-115页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第115-118页 |
| 致谢 | 第118-120页 |
| 个人简历 | 第120页 |
