| 英文缩略词表 | 第1-9页 |
| 摘要 | 第9-12页 |
| Abstract | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-28页 |
| 1 背景 | 第16-17页 |
| 2 SNP 的概念 | 第17-18页 |
| ·人类基因组的差异 | 第17页 |
| ·SNP 概念和分类 | 第17-18页 |
| 3 调控性SNP 的概念、意义及理论研究的意义 | 第18-20页 |
| ·调控性SNP 概念、意义 | 第18-19页 |
| ·调控性SNP 理论研究的意义 | 第19-20页 |
| ·全基因组关联研究得到大量非编码区的表型相关SNP | 第19页 |
| ·近年来实验方法得到了大量调控元件的大概位置 | 第19-20页 |
| ·检测调控性SNP 的实验方法需要理论指导和补充 | 第20页 |
| 4 调控性SNP 理论分析和预测研究进展及存在的问题 | 第20-23页 |
| ·转录因子结合位点（TFBS）的预测 | 第21-22页 |
| ·转录因子结合位点上SNP 的功能性预测 | 第22-23页 |
| ·当前调控性SNP 理论分析和预测中存在的问题 | 第23页 |
| 5 本研究的主要工作和创新点 | 第23-24页 |
| 参考文献 | 第24-28页 |
| 第二章 基于机器学习方法的调控性SNP 结构特征分析 | 第28-44页 |
| 1 引言 | 第28-32页 |
| ·机器学习方法 | 第28-29页 |
| ·基于机器学习方法预测调控性SNP 的研究进展 | 第29-31页 |
| ·本章研究目的与路线 | 第31-32页 |
| 2 数据与方法 | 第32-38页 |
| ·数据集构建 | 第32-33页 |
| ·结构属性的采集 | 第33-37页 |
| ·能量参数 | 第33-34页 |
| ·螺旋结构参数 | 第34-35页 |
| ·弯曲度参数 | 第35页 |
| ·羟基自由基切割法 | 第35-37页 |
| ·颠换(transversion)与转换(transition) | 第37页 |
| ·属性排序 | 第37页 |
| ·选择最优属性集 | 第37页 |
| ·选用分类器和训练方法 | 第37页 |
| ·性能评价指标 | 第37-38页 |
| 3 结果与讨论 | 第38-41页 |
| ·数据集A&属性集A 作属性排序 | 第38-39页 |
| ·数据集C&属性集C 作属性排序 | 第39-40页 |
| ·“数据集B&属性集B”与“数据集C&属性集B”的预测性能比较 | 第40-41页 |
| ·“数据集C&属性集C”与“数据集C&属性集B”的预测性能比较 | 第41页 |
| ·讨论 | 第41页 |
| 4 小结 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 第三章 转录因子结合位点上的调控性SNP 提取及分析 | 第44-56页 |
| 1. 引言 | 第44-46页 |
| 2. 数据来源与方法 | 第46-48页 |
| ·TRANSFAC 中人的TFBS 筛选 | 第46页 |
| ·转录因子结合位点在基因组中精确位置的确定 | 第46-47页 |
| ·确定有多少TFBS 上有SNP | 第47页 |
| ·确定有多少rSNP 位于TFBS 上 | 第47页 |
| ·手动核对哪些SNP 在位点矩阵中 | 第47页 |
| ·运用位置频率矩阵及改进方法计算差值 | 第47-48页 |
| 3 结果和讨论 | 第48-53页 |
| ·TRANSFAC 中的人类转录因子结合位点 | 第48-49页 |
| ·转录因子结合位点在基因组中的精确位置 | 第49页 |
| ·有SNP 的转录因子结合位点 | 第49页 |
| ·转录因子结合位点上的rSNP | 第49-52页 |
| ·位于位点矩阵中的SNP | 第52页 |
| ·矩阵中单碱基和两两相关碱基的频率改变的计算 | 第52页 |
| ·讨论 | 第52-53页 |
| 4. 小结 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 第四章 羟基自由基切割法识别调控性SNP 的应用与改进 | 第56-66页 |
| 1 引言 | 第56-58页 |
| ·基于序列的方法——PWM 矩阵算法 | 第56页 |
| ·基于结构的新方法——羟基自由基切割法 | 第56-58页 |
| 2 数据与方法 | 第58-60页 |
| ·数据 | 第58页 |
| ·方法 | 第58-60页 |
| 3 结果与讨论 | 第60-64页 |
| ·羟基自由基切割谱的计算 | 第60-61页 |
| ·以正链计算SNP 引起切割谱变化差异有统计学意义 | 第61页 |
| ·以负链计算SNP 引起切割谱变化无统计学差异 | 第61-62页 |
| ·改进为双链算法的计算结果 | 第62页 |
| ·讨论 | 第62-64页 |
| 4 小结 | 第64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 第五章 应用分子动力学模拟分析调控性SNP 的分子机制 | 第66-88页 |
| 1. 引言 | 第66-69页 |
| ·分子动力学模拟 | 第66-67页 |
| ·蛋白质-DNA 特异性识别研究进展 | 第67-68页 |
| ·本章研究策略 | 第68-69页 |
| 2. 方法与数据 | 第69-73页 |
| ·筛选具有结构文件并含调控性SNP 的转录因子-DNA 复合物 | 第69-70页 |
| ·核酸序列的对齐 | 第70页 |
| ·序列突变及延长得到模拟所用的初始结构 | 第70-71页 |
| ·分子动力学模拟方法 | 第71页 |
| ·蛋白质-DNA 直接氢键作用的统计和分析 | 第71页 |
| ·水介导的氢键作用统计和分析 | 第71-72页 |
| ·统计分析疏水相互作用 | 第72页 |
| ·两个识别螺旋所成角的分解、分布与推断 | 第72-73页 |
| 3. 结果与讨论 | 第73-84页 |
| ·核酸序列的比对结果 | 第73-74页 |
| ·相关文献调研 | 第74-75页 |
| ·分子动力学模拟的RMSD | 第75页 |
| ·蛋白质-DNA 直接氢键作用统计结果 | 第75-79页 |
| ·水介导的氢键作用——水桥 | 第79-82页 |
| ·疏水相互作用分析 | 第82页 |
| ·两个识别螺旋相对运动分析 | 第82-83页 |
| ·结论 | 第83页 |
| ·讨论 | 第83-84页 |
| 4. 小结 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 第六章 同源二聚体转录因子识别螺旋相对运动的分子动力学模拟研究 | 第88-98页 |
| 1. 引言 | 第88-89页 |
| 2. 方法与数据 | 第89-91页 |
| ·初始结构准备 | 第89-90页 |
| ·分子动力学模拟 | 第90页 |
| ·两个识别螺旋角度分解方法 | 第90-91页 |
| ·向量坐标的提取和角度的计算 | 第91页 |
| ·两角成正比的数学分析 | 第91页 |
| 3. 结果与讨论 | 第91-94页 |
| ·动力学特征 | 第91页 |
| ·垂直偏移角θ和平面偏移角φ成正比现象 | 第91-92页 |
| ·θ和φ成正比的几何分析 | 第92-93页 |
| ·讨论 | 第93-94页 |
| 4. 小结 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-98页 |
| 第七章 总结与讨论 | 第98-100页 |
| 1 全文组织结构 | 第98页 |
| 2 主要研究成果 | 第98-100页 |
| 综述 | 第100-106页 |
| 参考文献 | 第104-106页 |
| 个人简历 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
