| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·蛋白质分子简介 | 第10-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 2 蛋白质数据库简介及蛋白质相似度比较方法综述 | 第15-27页 |
| ·蛋白质数据库简介 | 第15-18页 |
| ·蛋白质数据库PDB简介 | 第15-16页 |
| ·美国国立生物技术信息中心NCBI简介 | 第16-18页 |
| ·蛋白质相似度比较方法综述 | 第18-25页 |
| ·序列相似性的比较 | 第18-19页 |
| ·基于二级结构的蛋白质比较方法 | 第19-20页 |
| ·蛋白质三维空间结构比较 | 第20-25页 |
| ·当前研究中存在问题 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 蛋白质模块划分及特征参数的提取 | 第27-39页 |
| ·蛋白质样本的收集 | 第27-32页 |
| ·蛋白质样本的收集方法 | 第27-31页 |
| ·蛋白质样本的收集结果 | 第31-32页 |
| ·蛋白质球壳区域分块以及参数的选取和各参数相似度的计算 | 第32-38页 |
| ·蛋白质分块方法的确定及特征参数的选取 | 第32页 |
| ·各特征参数相似度计算方法 | 第32-36页 |
| ·各特征参数相似度计算结果 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 蛋白质相似度比较模型的建立与对比 | 第39-57页 |
| ·线性模型的建立 | 第39-52页 |
| ·SPSS简介及多元回归分析模型介绍 | 第39-41页 |
| ·全回归模型的建立 | 第41-43页 |
| ·逐步回归模型的建立 | 第43-47页 |
| ·相关性回归模型的建立 | 第47-51页 |
| ·六个线性回归模型比较分析 | 第51-52页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第52-56页 |
| ·人工神经网络简介 | 第52-54页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录 | 第64-80页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第80页 |