| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-9页 |
| ·研究意义和目的 | 第7页 |
| ·本文主要工作 | 第7-8页 |
| ·本文结构 | 第8-9页 |
| 第2章 支持向量机方法简介 | 第9-14页 |
| ·统计学习理论 | 第9-10页 |
| ·VC维 | 第9-10页 |
| ·结构风险最小化 | 第10页 |
| ·支持向量机原理 | 第10-14页 |
| ·线性可分 | 第11-12页 |
| ·线性不可分 | 第12页 |
| ·核函数 | 第12-14页 |
| 第3章 miRNA预测及其靶基因预测相关背景 | 第14-24页 |
| ·miRNA基础知识介绍 | 第14-17页 |
| ·miRNA的概述 | 第14-15页 |
| ·miRNA的特征 | 第15页 |
| ·miRNA的生物合成 | 第15-17页 |
| ·miRNA的作用机制和功能 | 第17页 |
| ·miRNA数据库 | 第17-18页 |
| ·miRNA生物信息学预测方法 | 第18-21页 |
| ·结构序列分析方法 | 第18-19页 |
| ·比较基因组方法 | 第19页 |
| ·机器学习方法 | 第19-21页 |
| ·miRNA靶基因生物信息学预测方法 | 第21-24页 |
| ·第一代靶基因预测方法 | 第21-22页 |
| ·第二代靶基因预测方法 | 第22-24页 |
| 第4章 基于支持向量机的miRNA预测方法—PMirP | 第24-36页 |
| ·miRNA实验数据搜集及整理 | 第24-25页 |
| ·数据预处理 | 第25-27页 |
| ·左三元编码方法 | 第25-26页 |
| ·最小自由能特征 | 第26-27页 |
| ·核苷酸对特征(BP) | 第27页 |
| ·训练过程 | 第27-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-34页 |
| ·预测效果的评价方法 | 第29-30页 |
| ·人类测试集上的分析 | 第30-31页 |
| ·其他物种测试集上的分析 | 第31-32页 |
| ·PMirP与其他方法的比较 | 第32-33页 |
| ·PMirP的模型评估 | 第33-34页 |
| ·PMirP的网站服务 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 第5章 基于支持向量机的miRNA靶基因预测 | 第36-42页 |
| ·miRNA靶基因实验数据搜集及整理 | 第36-37页 |
| ·数据预处理 | 第37-38页 |
| ·训练过程 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第6章 总结与展望 | 第42-44页 |
| ·总结 | 第42-43页 |
| ·展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 摘要 | 第48-51页 |
| Abstract | 第51-53页 |