| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 生物信息学简介 | 第7-9页 |
| 1.1.1 生物信息学的背景与研究内容 | 第7-9页 |
| 1.1.2 生物信息学在国内外的研究现状 | 第9页 |
| 1.2 粒度空间理论与最优聚类 | 第9-10页 |
| 1.2.1 粒度空间理论 | 第9-10页 |
| 1.2.2 最优聚类 | 第10页 |
| 1.3 蛋白质简介 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的主要工作与创新点 | 第11-13页 |
| 1.4.1 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4.2 本文的主要创新点 | 第12-13页 |
| 第二章 基于功率谱的蛋白质序列特征提取新方法 | 第13-22页 |
| 2.1 数据来源 | 第13页 |
| 2.2 蛋白质序列特征提取新方法 | 第13-17页 |
| 2.2.1 符号序列的数字表达HP模型 | 第13-14页 |
| 2.2.2 基于功率谱的蛋白质特征向量提取 | 第14-15页 |
| 2.2.3 聚类 | 第15-16页 |
| 2.2.4 聚类结果评价 | 第16-17页 |
| 2.3 实验结果比较与分析 | 第17-20页 |
| 2.3.1 数据处理及进化树构建 | 第17-19页 |
| 2.3.2 聚类结果评价 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于功率谱的流感病毒蛋白质序列结构分析 | 第22-27页 |
| 3.1 流感病毒研究意义及研究方法 | 第22-23页 |
| 3.1.1 实验数据 | 第22-23页 |
| 3.1.2 生成流感病毒蛋白质序列的特征向量 | 第23页 |
| 3.2 实验结果分析与讨论 | 第23-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于粒度空间的最优聚类模型及应用 | 第27-36页 |
| 4.1 粒度空间理论 | 第27-30页 |
| 4.2 甲型流感病毒H1N1蛋白主干进化树的构建 | 第30-34页 |
| 4.2.1 甲型流感病毒H1N1蛋白的序列特征提取 | 第31页 |
| 4.2.2 流感病毒H1N1的最优聚类与签名病毒选取 | 第31-32页 |
| 4.2.3 签名病毒蛋白的有效性验证与核心进化树构建 | 第32-34页 |
| 4.3 结果分析与讨论 | 第34-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 主要结论与展望 | 第36-38页 |
| 致谢 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-43页 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第43页 |
