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基于多尺度熵的DNA序列相似性分析

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-13页
    1.1 引言第8页
    1.2 研究背景及意义第8-9页
    1.3 国内外研究现状第9-11页
        1.3.1 国外研究现状第10页
        1.3.2 国内研究现状第10-11页
    1.4 论文主要工作及结构安排第11-12页
    1.5 本章小结第12-13页
第2章 生物信息学基础第13-20页
    2.1 生物学基础知识第13-16页
        2.1.1 核酸第13-14页
        2.1.2 DNA的结构第14-15页
        2.1.3 遗传学中心法则第15-16页
    2.2 生物信息学发展简史第16-17页
    2.3 生物信息学主要研究的问题第17-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第3章 DNA序列的表示方法第20-34页
    3.1 基于数值的表示方法第20-22页
    3.2 基于图形的表示方法第22-33页
        3.2.1 二维图形表示方法第23-31页
        3.2.2 三维图形表示方法第31-33页
    3.3 本章小结第33-34页
第4章 基于多尺度熵的DNA序列相似性分析第34-62页
    4.1 DNA序列相似性分析方法第34-36页
        4.1.1 序列比对方法第34-35页
        4.1.2 信息理论方法第35-36页
        4.1.3 统计特征方法第36页
    4.2 近似熵第36-40页
        4.2.1 近似熵算法的步骤及含义第36-38页
        4.2.2 近似熵算法的特性仿真第38-40页
    4.3 样本熵与互样本熵第40-43页
        4.3.1 样本熵第40-41页
        4.3.2 互样本熵第41-43页
    4.4 多尺度熵第43-44页
    4.5 实验与分析第44-62页
        4.5.1 实验数据第45页
        4.5.2 DNA序列的表示第45-46页
        4.5.3 基于互样本熵的DNA序列相似性分析第46-48页
        4.5.4 基于样本熵的DNA序列动态分析第48-54页
        4.5.5 基于多尺度熵的DNA序列相似性分析第54-59页
        4.5.6 与动态时间弯曲距离算法的比较第59-62页
第5章 总结与展望第62-64页
    5.1 总结第62-63页
    5.2 展望第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
攻读硕士学位期间的研究成果第69页

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