| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 糖尿病的介绍 | 第12-13页 |
| 1.2 代谢组学方法介绍 | 第13-16页 |
| 1.2.1 代谢组学研究方法 | 第13-16页 |
| 1.3 糖尿病相关的代谢组学研究 | 第16-18页 |
| 1.3.1 在糖尿病发病机制研究方面 | 第16-17页 |
| 1.3.2 在糖尿病药物研究方面 | 第17页 |
| 1.3.3 生物标记物的发现 | 第17-18页 |
| 1.4 糖尿病的相关生物信息学研究 | 第18-22页 |
| 1.4.1 生物信息学研究介绍 | 第18页 |
| 1.4.2 G蛋白偶联受体的介绍 | 第18-19页 |
| 1.4.3 G-蛋白和β-arrestin介导的信号 | 第19页 |
| 1.4.4 G蛋白偶联受体介导的胰岛素β细胞分泌 | 第19-20页 |
| 1.4.5 淋巴细胞介绍 | 第20-22页 |
| 1.5 本研究的主要内容 | 第22-25页 |
| 2 随机森林算法在2型糖尿病相关代谢组学中研究 | 第25-50页 |
| 2.1 前言 | 第25页 |
| 2.2 随机森林的基本原理和方法 | 第25-27页 |
| 2.2.1 变量重要度 | 第26-27页 |
| 2.2.2 相似度矩阵 | 第27页 |
| 2.3 利用随机森林算法解释2型糖尿病与AMPK之间的关系 | 第27-34页 |
| 2.3.1 前言 | 第27-28页 |
| 2.3.2 材料和方法 | 第28页 |
| 2.3.3 随机森林算法 | 第28-29页 |
| 2.3.4 结果与讨论 | 第29-34页 |
| 2.3.5 结论 | 第34页 |
| 2.4 随机森林算法对糖尿病小鼠经诺和龙和罗格列酮治疗后代谢轨迹分析 | 第34-41页 |
| 2.4.1 前言 | 第34-35页 |
| 2.4.2 实验部分 | 第35页 |
| 2.4.3 随机森林算法参数设定 | 第35-36页 |
| 2.4.4 结果与讨论 | 第36-41页 |
| 2.4.5 结论 | 第41页 |
| 2.5 随机森林算法结合模群种群分析用于代谢组学数据变量选择 | 第41-49页 |
| 2.5.1 前言 | 第41-42页 |
| 2.5.2 材料和方法 | 第42-43页 |
| 2.5.3 结果与讨论 | 第43-48页 |
| 2.5.4 结论 | 第48-49页 |
| 2.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 3 G蛋白偶联受体翻译后修饰位点预测研究 | 第50-79页 |
| 3.1 前言 | 第50页 |
| 3.2 G蛋白偶联受体(GPCR) | 第50-54页 |
| 3.2.1 蛋白质磷酸化及其生物意义 | 第51-52页 |
| 3.2.2 蛋白质糖基化 | 第52-53页 |
| 3.2.3 棕榈化 | 第53页 |
| 3.2.4 蛋白质磷酸化、糖基化、棕榈化和GPCR之间的关系 | 第53-54页 |
| 3.3 GPCR磷酸化位点预测 | 第54-66页 |
| 3.3.1 前言 | 第54-55页 |
| 3.3.2 数据集构建 | 第55-56页 |
| 3.3.3 蛋白质描述符构建 | 第56页 |
| 3.3.4 支持向量机 | 第56-58页 |
| 3.3.5 模型的评估 | 第58页 |
| 3.3.6 结果和讨论 | 第58-66页 |
| 3.3.7 小结 | 第66页 |
| 3.4 GPCR糖基化位点预测 | 第66-73页 |
| 3.4.1 前言 | 第66-67页 |
| 3.4.2 GPCR糖基化数据集的构建 | 第67页 |
| 3.4.3 蛋白质氨基酸残基替换 | 第67-68页 |
| 3.4.4 基于SVM的集成模型构建 | 第68-69页 |
| 3.4.5 模型的评价 | 第69页 |
| 3.4.6 结果与讨论 | 第69-73页 |
| 3.4.7 小结 | 第73页 |
| 3.5 蛋白质棕榈化位点预测 | 第73-77页 |
| 3.5.1 前言 | 第73-74页 |
| 3.5.2 材料和方法 | 第74-75页 |
| 3.5.3 结果与讨论 | 第75-77页 |
| 3.5.4 小结 | 第77页 |
| 3.6 本章小结 | 第77-79页 |
| 4 淋巴细胞抗原决定簇识别 | 第79-94页 |
| 4.1 前言 | 第79页 |
| 4.2 淋巴细胞 | 第79-80页 |
| 4.3 T淋巴细胞抗原决定簇预测 | 第80-86页 |
| 4.3.1 前言 | 第80-81页 |
| 4.3.2 数据集和方法 | 第81-82页 |
| 4.3.3 随机森林算法介绍 | 第82页 |
| 4.3.4 结果与讨论 | 第82-86页 |
| 4.3.5 结论 | 第86页 |
| 4.4 B淋巴细胞抗原决定簇识别 | 第86-93页 |
| 4.4.1 前言 | 第86-88页 |
| 4.4.2 数据和方法 | 第88-89页 |
| 4.4.3 结果与讨论 | 第89-93页 |
| 4.5 本章小结 | 第93-94页 |
| 5 在线服务器构建 | 第94-101页 |
| 5.1 前言 | 第94页 |
| 5.2 在线预测网站 | 第94-99页 |
| 5.2.1 GPCR糖基化修饰位点在线预测网站构建 | 第95-97页 |
| 5.2.2 棕榈化修饰位点在线预测网站构建 | 第97页 |
| 5.2.3 淋巴细胞在线预测网站构建 | 第97-98页 |
| 5.2.4 后台构建方面 | 第98-99页 |
| 5.3 全文总结及进一步研究进展 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-122页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124页 |
