| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 基于序列比对的分类算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 基于序列特征的有监督分类算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.3 基于序列特征的无监督分类算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关技术知识综述 | 第17-27页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 宏基因组相关知识概述 | 第17-22页 |
| 2.2.1 生物分类层次 | 第17-18页 |
| 2.2.2 宏基因组测序技术 | 第18-19页 |
| 2.2.3 宏基因组序列特征相关理论 | 第19-22页 |
| 2.3 聚类算法概述 | 第22-23页 |
| 2.4 宏基因组Rank-flexible分类策略 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 面向宏基因组测序片段的分类算法设计 | 第27-43页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 宏基因组拼接预处理 | 第28-29页 |
| 3.3 宏基因组丰度分区 | 第29-32页 |
| 3.4 宏基因组聚类算法研究 | 第32-35页 |
| 3.5 基于聚类结果查询相似参考基因组 | 第35-38页 |
| 3.5.1 基于互信息的特征重要性计算 | 第36页 |
| 3.5.2 基于权重的编码区相似度匹配算法设计 | 第36-38页 |
| 3.6 宏基因组分类模型研究 | 第38-41页 |
| 3.6.1 特征提取方法 | 第38-39页 |
| 3.6.2 基于SVM的分类模型构建 | 第39-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 实验结果和分析 | 第43-56页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 实验环境与实验数据 | 第43-47页 |
| 4.3 实验验证方法 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果 | 第48-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |