| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外相关技术发展现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 DNase I超敏感位点识别研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 增强子识别研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 启动子识别研究现状 | 第12页 |
| 1.3.4 重组热点识别研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和内容安排 | 第13-16页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4.2 本文内容安排 | 第15-16页 |
| 第2章 基于多种特征提取方法的DNase I超敏感位点识别 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 DNase I超敏感位点识别方法 | 第16-23页 |
| 2.2.1 DNase I超敏感位点数据集 | 第16-17页 |
| 2.2.2 特征提取方法 | 第17-19页 |
| 2.2.3 随机森林 | 第19页 |
| 2.2.4 融合多种特征的集成学习策略 | 第19-21页 |
| 2.2.5 评价指标 | 第21-22页 |
| 2.2.6 交叉验证 | 第22-23页 |
| 2.3 DNase I超敏感位点识别结果和讨论 | 第23-24页 |
| 2.3.1 DNase I超敏感位点识别结果比较 | 第23页 |
| 2.3.2 DNase I超敏感位点特征分析 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于伪K元核苷酸组成的增强子识别 | 第25-33页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 增强子识别方法 | 第26-31页 |
| 3.2.1 增强子数据集 | 第26-27页 |
| 3.2.2 伪k元核苷酸组成 | 第27-28页 |
| 3.2.3 DNA理化属性 | 第28-30页 |
| 3.2.4 支持向量机 | 第30页 |
| 3.2.5 两层分类框架 | 第30-31页 |
| 3.3 增强子识别结果和讨论 | 第31-32页 |
| 3.3.1 增强子识别参数优化 | 第31页 |
| 3.3.2 增强子识别结果比较 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于序列位置信息和伪K元核苷酸组成的启动子识别 | 第33-41页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 启动子识别方法 | 第33-35页 |
| 4.2.1 启动子数据集 | 第33-34页 |
| 4.2.2 结合序列位置信息和伪k元核苷酸组成的特征提取方法 | 第34-35页 |
| 4.2.3 基于不同特征提取参数的集成学习策略 | 第35页 |
| 4.3 启动子识别结果讨论 | 第35-40页 |
| 4.3.1 启动子识别参数优化 | 第35-36页 |
| 4.3.2 启动子识别结果比较 | 第36-37页 |
| 4.3.3 启动子独立测试 | 第37-38页 |
| 4.3.4 启动子特征分析 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 基于近邻传播聚类集成策略的重组热点识别 | 第41-49页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 重组热点识别方法 | 第41-45页 |
| 5.2.1 重组热点数据集 | 第41-42页 |
| 5.2.2 伪k元核苷酸组成 | 第42页 |
| 5.2.3 二元核苷酸自动交叉协方差方法 | 第42-43页 |
| 5.2.4 基于近邻传播聚类的集成学习策略 | 第43-45页 |
| 5.3 重组热点识别结果和讨论 | 第45-47页 |
| 5.3.1 重组热点识别结果比较 | 第45页 |
| 5.3.2 重组热点特征分析 | 第45-46页 |
| 5.3.3 基因组预测 | 第46-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
