基于多信息融合与多标签集成分类器预测蛋白质亚核与ncRNA亚细胞定位
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·大数据时代的新生物学简介 | 第11-12页 |
| ·生物信息学中的预测问题简介 | 第12-13页 |
| ·亚细胞定位概述 | 第13-16页 |
| ·蛋白质的亚细胞定位 | 第13-15页 |
| ·蛋白质的亚核定位 | 第15-16页 |
| ·非编码RNA的亚细胞定位 | 第16页 |
| ·蛋白质亚细胞定位预测的研究进展 | 第16-17页 |
| ·蛋白质亚核定位预测的研究进展 | 第17-18页 |
| ·论文的主要内容 | 第18-19页 |
| 第二章 计算预测方法 | 第19-42页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·数据集 | 第19-21页 |
| ·特征表达与筛选 | 第21-29页 |
| ·序列信息与特征筛选 | 第22-24页 |
| ·进化信息与过滤序列谱 | 第24-26页 |
| ·基因本体注释信息与特征筛选 | 第26-28页 |
| ·蛋白质翻译后修饰 | 第28页 |
| ·特征信息的融合方法 | 第28-29页 |
| ·分类算法 | 第29-37页 |
| ·K近邻算法 | 第30页 |
| ·支持向量机 | 第30-35页 |
| ·多标签集成分类器 | 第35-37页 |
| ·分类系统的评估 | 第37-42页 |
| ·检验方法 | 第37-38页 |
| ·评价指标 | 第38-42页 |
| 第三章 蛋白质亚核定位的预测 | 第42-49页 |
| ·数据集 | 第42-44页 |
| ·方法 | 第44-46页 |
| ·结果与讨论 | 第46-49页 |
| 第四章 古核生物蛋白质亚细胞定位的预测 | 第49-53页 |
| ·数据集 | 第49-50页 |
| ·方法 | 第50-51页 |
| ·结果与讨论 | 第51-53页 |
| 第五章 非编码RNA亚细胞定位的预测 | 第53-59页 |
| ·数据集 | 第53-54页 |
| ·方法 | 第54-55页 |
| ·结果与讨论 | 第55-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文总练 | 第59页 |
| ·工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-71页 |
| 附录 | 第71-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表和完成的论文 | 第81页 |
