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基于集成智能的膜蛋白受体结构与功能研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-18页
   ·研究背景及意义第12-15页
   ·论文的研究内容和创新点第15-16页
   ·论文的章节安排第16-18页
第二章 膜蛋白受体智能识别的研究第18-39页
   ·引言第18-21页
   ·背景和相关工作第21-27页
     ·人工神经网络第22-23页
     ·遗传算法第23-24页
     ·支持向量机第24-26页
     ·其它方法第26页
     ·集成智能第26-27页
     ·在线服务器第27页
   ·材料与方法第27-33页
     ·研究数据集第27-29页
     ·蛋白质一阶签名模型第29-30页
     ·二进制粒子群算法第30-31页
     ·模糊K近邻分类器第31-32页
     ·基于集成智能的预测第32-33页
   ·结果与分析第33-36页
   ·G蛋白偶联受体WEB服务器的构建第36-37页
     ·构建步骤第36页
     ·使用步骤第36-37页
   ·本章小结第37-39页
第三章 膜蛋白受体相互作用的识别研究第39-48页
   ·引言第39-40页
   ·背景及相关工作第40-41页
   ·BOOSTING算法第41-42页
   ·材料与方法第42-45页
     ·数据集第42-43页
     ·自适应免疫算法第43-44页
     ·改进型LogitBoost分类器第44-45页
   ·结果与分析第45-47页
   ·本章小结第47-48页
第四章 膜蛋白受体与药物相互作用网络研究第48-62页
   ·引言第48-50页
   ·半监督学习简介第50-52页
   ·SEMIBOOST原理第52-55页
   ·网络的构建与分析第55-60页
     ·数据集第55页
     ·相似度矩阵构建第55-56页
     ·网络的构建第56页
     ·方法对比及评估第56-58页
     ·膜蛋白受体与药物相互作用网络的预测第58-60页
   ·本章小结第60-62页
第五章 凋谢蛋白亚细胞定位算法的研究第62-76页
   ·引言第62-63页
   ·背景及相关工作第63-65页
     ·蛋白质亚细胞定位的生物信息学研究第63-64页
     ·凋谢蛋白亚细胞定位的生物信息学研究第64-65页
   ·基于近似熵和免疫遗传优化的改进型伪氨基酸模型第65-70页
     ·伪氨基酸组成模型第65-66页
     ·近似熵理论第66-67页
     ·疏水氨基酸对模式第67-69页
     ·免疫遗传算法第69-70页
     ·改进的伪氨基酸组成模型第70页
   ·ADABOOST分类器原理及应用第70-72页
   ·结果与分析第72-74页
   ·本章小结第74-76页
第六章 基于基因协同调控的转录调节蛋白网络研究第76-98页
   ·引言第76-77页
   ·无标度复杂网络的生物信息学意义第77-79页
   ·基因协同表达与协同调控关系的探讨第79-86页
     ·数据集的选取和整理第79-80页
     ·启动子组学矩阵(P-matrix)模型第80-81页
     ·计算结果和讨论第81-83页
     ·基因协同调控模拟算法第83-85页
     ·仿真结果与分析第85-86页
   ·转录调节蛋白网络的构建与优化第86-90页
     ·基于协同调控的转录调节蛋白网络构建第86-87页
     ·PCIT算法简介第87-88页
     ·RIF参数简介第88-89页
     ·集成RIF和PCIT的网络优化第89-90页
   ·转录调节蛋白网络的生物信息学分析第90-96页
     ·网络节点的模块预测第90-92页
     ·基于网络集成熵的网络功能结构指数分析第92-94页
     ·核心子网络的生物学意义探讨第94-96页
   ·本章小结第96-98页
第七章 总结与展望第98-101页
   ·总结第98-99页
   ·展望第99-101页
参考文献第101-120页
致谢第120-122页
附录第122-125页
 附录A 攻读博士学位期间完成的学术成果第122-124页
 附录B 攻读博士学位期间所参与的项目第124-125页
 附录C 攻读博士学位期间获得的奖励和荣誉第125页

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