蛋白质的β-发夹、β（γ）-转角及四类简单超二级结构预测
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·研究课题的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·蛋白质局域结构简介 | 第12-16页 |
| ·部分规则二级结构中的转角 | 第12-15页 |
| ·简单超二级结构 | 第15-16页 |
| ·β-发夹模体 | 第16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-20页 |
| ·蛋白质部分规则二级结构转角的预测 | 第16-18页 |
| ·蛋白质超二级结构预测进展 | 第18-20页 |
| ·局域结构预测使用的蛋白质结构数据库 | 第20-22页 |
| ·论文的研究内容与安排 | 第22-24页 |
| 第二章 信息参量和理论预测算法 | 第24-36页 |
| ·信息参量 | 第24-26页 |
| ·氨基酸组分信息 | 第24页 |
| ·g间隔二肽组分信息 | 第24-25页 |
| ·氨基酸亲疏水性分布 | 第25-26页 |
| ·矩阵打分预测方法 | 第26-28页 |
| ·位置概率矩阵 | 第27页 |
| ·位点保守性参量 | 第27页 |
| ·打分函数 | 第27-28页 |
| ·判别标准 | 第28页 |
| ·离散增量算法 | 第28-31页 |
| ·离散量和离散增量 | 第28-30页 |
| ·最小离散增量预测算法 | 第30-31页 |
| ·支持向量机(SVM)方法 | 第31-32页 |
| ·基于组合向量的SVM识别算法 | 第32-33页 |
| ·算法的检验与评价 | 第33-36页 |
| ·检验方法 | 第33-34页 |
| ·预测性能评价指标 | 第34-36页 |
| 第三章 蛋白质β-发夹的预测 | 第36-50页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·数据集 | 第37-40页 |
| ·ArchDB40数据集 | 第37-39页 |
| ·EVA数据集 | 第39-40页 |
| ·CASP6数据集 | 第40页 |
| ·基于离散增量的SVM算法预测 | 第40-44页 |
| ·参数的选取及算法的实现 | 第40-41页 |
| ·计算结果及讨论 | 第41-44页 |
| ·基于离散增量和打分值的SVM算法预测 | 第44-49页 |
| ·参数的选取及算法的实现 | 第44-45页 |
| ·计算结果及讨论 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 蛋白质β-转角和γ-转角的结构预测 | 第50-60页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·数据集 | 第51-52页 |
| ·β-转角的预测 | 第52-56页 |
| ·矩阵打分方法的预测 | 第52-53页 |
| ·ID算法的预测 | 第53-54页 |
| ·基于组合向量的SVM算法的预测 | 第54-56页 |
| ·γ-转角的预测 | 第56-58页 |
| ·ROC结果 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 蛋白质简单超二级结构类型的统计分析及预测 | 第60-69页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·数据集 | 第61-64页 |
| ·新数据库的建立 | 第61-62页 |
| ·ArchDB40数据库的整理 | 第62-64页 |
| ·计算结果与讨论 | 第64-68页 |
| ·新建数据库的计算结果与讨论 | 第64-67页 |
| ·ArchDB数据库的计算结果与讨论 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-72页 |
| 参考文献 | 第72-86页 |
| 附录 | 第86-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读博士学位期间发表和完成的论文目录 | 第92页 |
