| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·启动子预测研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·启动子预测研究的现状 | 第10-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13页 |
| ·本文的内容组织 | 第13-15页 |
| 2 生物信息学基础知识 | 第15-19页 |
| ·生物信息学 | 第15页 |
| ·基因与核酸 | 第15-16页 |
| ·启动子的结构与功能 | 第16-19页 |
| 3 Boosting 算法 | 第19-27页 |
| ·问题背景及 Boosting 算法的提出 | 第20-21页 |
| ·PAC学习模型 | 第21-22页 |
| ·AdaBoost 算法及其参数选择 | 第22-26页 |
| ·算法 | 第23-24页 |
| ·选择参数 | 第24-26页 |
| ·Boosting 算法特点 | 第26-27页 |
| 4 基于K-L 散度与Boosting 策略的真核启动子预测方法 | 第27-45页 |
| ·KL-Boosting | 第27-33页 |
| ·构造分类器的思想 | 第28页 |
| ·K-L散度(Kullback-Leibler divergence)选择特征 | 第28-30页 |
| ·Boosting策略获取分类器参数 | 第30-32页 |
| ·分类策略 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-45页 |
| ·实验评估标准 | 第33-34页 |
| ·训练与测试样本实验结果与分析 | 第34-39页 |
| ·KL-Boosting对规模基因的实验比较 | 第39-45页 |
| 5 基于位置权重矩阵与Boosting的真核启动子预测方法 | 第45-56页 |
| ·OpenCV 简介 | 第45-46页 |
| ·PWM-Boosting | 第46-48页 |
| ·差异位置权重矩阵检索特征 | 第46-47页 |
| ·PWM-Boosting训练与测试策略 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-56页 |
| ·训练与测试样本实验结果与分析 | 第48-51页 |
| ·PWM-Boosting对规模基因的实验比较 | 第51-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·研究工作总结 | 第56页 |
| ·未来工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62-63页 |
| 附录1 图目录 | 第63-64页 |
| 附录2 表目录 | 第64-65页 |
