摘要 | 第3-4页 |
abstract | 第4-5页 |
主要符号对照表 | 第9-10页 |
第1章 前言 | 第10-34页 |
1.1 蛋白质结构预测 | 第12-20页 |
1.1.1 同源建模法 | 第13-16页 |
1.1.2 穿线法 | 第16页 |
1.1.3 从头预测法 | 第16-20页 |
1.2 蛋白质残基接触预测 | 第20-28页 |
1.2.1 蛋白质残基接触的特性 | 第21-24页 |
1.2.2 蛋白质残基接触对蛋白质结构预测的重要性 | 第24-28页 |
1.3 蛋白质残基接触预测的研究现状 | 第28-31页 |
1.3.1 基于结构的方法 | 第28-29页 |
1.3.2 基于序列的方法 | 第29-31页 |
1.4 本文的研究目的和意义 | 第31-33页 |
1.5 本文的结构安排 | 第33-34页 |
第2章 材料与方法 | 第34-39页 |
2.1 数据集 | 第34页 |
2.2 深度信念网络(deep belief network, DBN)架构 | 第34-37页 |
2.3 组极大极小凹惩罚(group minimax concave penalty, group MCP)算法 | 第37-39页 |
第3章 蛋白质二级结构片段接触的预测研究 | 第39-52页 |
3.1 引言 | 第39页 |
3.2 模型训练 | 第39-43页 |
3.2.1 数据集 | 第39-40页 |
3.2.2 DBN参数选取 | 第40页 |
3.2.3 Group MCP参数选取 | 第40页 |
3.2.4 特征提取 | 第40-43页 |
3.2.5 评价指标 | 第43页 |
3.3 结果与讨论 | 第43-51页 |
3.3.1 非冗余同源序列丰度的统计分析 | 第43-45页 |
3.3.2 不同特征集合下的预测效果比较 | 第45-47页 |
3.3.3 特征选择以进一步提高预测效果 | 第47-48页 |
3.3.4 在独立测试集上不同特征集合下的预测结果比较 | 第48-49页 |
3.3.5 使用预测的二级结构构建模型的预测效果 | 第49-51页 |
3.4 小结 | 第51-52页 |
第4章 蛋白质远程残基接触的预测研究 | 第52-75页 |
4.1 引言 | 第52-53页 |
4.2 模型训练 | 第53-58页 |
4.2.1 数据集 | 第54页 |
4.2.2 DBN参数选取 | 第54-55页 |
4.2.3 Group MCP参数选取 | 第55页 |
4.2.4 特征提取 | 第55-57页 |
4.2.5 残基接触预测的进一步优化 | 第57页 |
4.2.6 评价指标 | 第57-58页 |
4.3 结果与讨论 | 第58-74页 |
4.3.1 参数优化结果 | 第58-60页 |
4.3.2 特征选择以进一步提高预测效果 | 第60-64页 |
4.3.3 在独立测试集上不同特征集合下的预测结果比较 | 第64-65页 |
4.3.4 残基接触预测的进一步优化 | 第65页 |
4.3.5 在CASP数据集上的预测效果比较 | 第65-74页 |
4.4 小结 | 第74-75页 |
第5章 其它工作 | 第75-94页 |
5.1 引言 | 第75-76页 |
5.2 模型训练 | 第76-81页 |
5.2.1 数据集 | 第76页 |
5.2.2 特征提取 | 第76-79页 |
5.2.3 模型选择 | 第79页 |
5.2.4 特征选择 | 第79-80页 |
5.2.5 评价指标 | 第80-81页 |
5.3 结果和讨论 | 第81-92页 |
5.3.1 参数优化 | 第81-83页 |
5.3.2 特征选择以进一步提高预测效果 | 第83-86页 |
5.3.3 在训练集上和其它方法的比较 | 第86-88页 |
5.3.4 在独立测试集上和其它方法的比较 | 第88-92页 |
5.4 小结 | 第92-94页 |
第6章 总结与展望 | 第94-99页 |
6.1 总结 | 第94-97页 |
6.1.1 蛋白质二级结构片段接触的预测研究 | 第94-95页 |
6.1.2 蛋白质远程残基接触的预测研究 | 第95-96页 |
6.1.3 其它工作 | 第96-97页 |
6.2 展望 | 第97-99页 |
6.2.1 蛋白质二级结构片段接触的预测研究 | 第97页 |
6.2.2 蛋白质远程残基接触的预测研究 | 第97-98页 |
6.2.3 其它工作 | 第98-99页 |
参考文献 | 第99-111页 |
致谢 | 第111-113页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第113页 |