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蛋白质磷酸化模式挖掘算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-12页
    1.1 背景知识第8-10页
        1.1.1 蛋白质和肽第8-9页
        1.1.2 蛋白质磷酸化和磷酸化模式挖掘第9-10页
    1.2 相关技术第10-12页
        1.2.1 常用的显著性表达度量第10页
        1.2.2 Power和FDR第10页
        1.2.3 频繁模式挖掘算法第10-12页
2 相关工作第12-17页
    2.1 磷酸化模式挖掘的数据集构建方法第12-13页
    2.2 磷酸化模式挖掘相关工作第13-15页
    2.3 本文贡献第15-17页
3 条件磷酸化模式挖掘(C-Motif)第17-31页
    3.1 方法描述第17-24页
        3.1.1 基本术语第17-19页
        3.1.2 问题定义第19-20页
        3.1.3 有方法在新定义下的分类第20-22页
        3.1.4 C-Motif算法设计第22-24页
    3.2 实验结果第24-27页
        3.2.1 数据第24-25页
        3.2.2 C-Motif实验结果第25-27页
    3.3 仿真结果第27-31页
        3.3.1 数据第27-28页
        3.3.2 C-Motif仿真结果第28-31页
4 基于置换检验的磷酸化模式挖掘第31-51页
    4.1 算法描述第31-41页
        4.1.1 相关基本术语第31页
        4.1.2 z-value第31-32页
        4.1.3 FP-growth第32-33页
        4.1.4 标准置换检验概述第33页
        4.1.5 标准置换(SP)第33-34页
        4.1.6 自适应边缘效应置换(AMEP)第34-39页
        4.1.7 改进的自适应边缘效应置换(MAMEP)第39-41页
    4.2 实验结果第41-45页
        4.2.1 DSP和ISP的运行时间比较第41-43页
        4.2.2 磷酸化模式的报告数量第43-45页
    4.3 仿真结果第45-51页
        4.3.1 SP与AMEP的仿真比较第45-48页
        4.3.2 SP,AMEP,MAMEP与Motif-All的仿真结果第48-51页
结论第51-53页
参考文献第53-56页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第56-57页
致谢第57-58页

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