| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究目的与意义 | 第12-13页 |
| ·主要研究工作 | 第13页 |
| ·miRNA 介导的靶mRNA 降解水平的计算分析 | 第13页 |
| ·基于支持向量机识别miRNA 的作用方式 | 第13页 |
| ·研究方案与创新性 | 第13-15页 |
| ·本文的结构安排 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 miRNA 及研究背景介绍 | 第16-27页 |
| ·miRNA 的特征 | 第16-18页 |
| ·miRNA 的功能 | 第18页 |
| ·miRNA 靶基因的计算预测 | 第18-21页 |
| ·miRNA 靶基因的实验鉴定方法 | 第21-23页 |
| ·miRNA 的作用机制 | 第23-26页 |
| ·miRNA 介导靶mRNA 的翻译抑制 | 第23-24页 |
| ·miRNA 介导靶mRNA 的降解 | 第24-25页 |
| ·miRNA 作用方式的选择 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 靶mRNA 降解水平的计算分析 | 第27-37页 |
| ·数据集的构建 | 第27-29页 |
| ·数据的来源 | 第27-28页 |
| ·靶点的预测 | 第28-29页 |
| ·特征分析 | 第29-35页 |
| ·靶mRNA 的3’UTR 对靶mRNA 降解程度的影响 | 第29-31页 |
| ·miRNA 结合位点所处环境对靶mRNA 降解水平的影响 | 第31-34页 |
| ·miRNA-mRNA 双链特征对靶mRNA 降解水平的影响 | 第34-35页 |
| ·讨论 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章人类miRNA 作用方式的识别 | 第37-69页 |
| ·数据集的构建 | 第37-42页 |
| ·来源于TarBase 的数据 | 第37-38页 |
| ·来源于miRecords 的数据 | 第38-39页 |
| ·来源于两篇文献的数据 | 第39-41页 |
| ·miRNA 结合位点的预测 | 第41-42页 |
| ·特征提取 | 第42-47页 |
| ·支持向量机理论 | 第47-51页 |
| ·最优分类面 | 第48-49页 |
| ·核函数 | 第49-50页 |
| ·LIBSVM 简介 | 第50-51页 |
| ·实验结果与讨论 | 第51-62页 |
| ·SVM 的分类效果 | 第51-52页 |
| ·不同子集的预测结果 | 第52-53页 |
| ·不同的cutoff1、cutoff2 和cutoff3 对预测结果的影响 | 第53-54页 |
| ·最具区分度的特征 | 第54-59页 |
| ·不具区分度的特征 | 第59-61页 |
| ·讨论 | 第61-62页 |
| ·miRNA 作用方式识别的网络实现 | 第62-68页 |
| ·microDoR Human 的输入 | 第64页 |
| ·microDoR Human 的输出 | 第64-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第77页 |
