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基于随机森林的跨膜螺旋接触预测与卷曲螺旋寡聚体状态预测

摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-9页
缩略词索引表第9-10页
第一章 文献综述第10-33页
   ·蛋白质结构预测第10-13页
     ·蛋白质的结构层次第10-11页
     ·蛋白质结构数据库PDB第11-12页
     ·蛋白质二级结构检测第12页
     ·蛋白质二级结构预测第12页
     ·蛋白质三级结构预测第12-13页
   ·膜蛋白及其生物信息学研究第13-20页
     ·膜蛋白的结构第13-15页
     ·膜蛋白数据库第15-16页
     ·膜蛋白拓扑结构预测第16-18页
     ·膜蛋白残基的磷脂可及性预测第18-19页
     ·跨膜螺旋接触预测第19页
     ·膜蛋白结构预测第19-20页
   ·卷曲螺旋及其生物信息学研究第20-24页
     ·卷曲螺旋的序列、结构与功能第20-22页
     ·卷曲螺旋标准模型第22页
     ·卷曲螺旋结构设计及其应用第22-23页
     ·卷曲螺旋的生物信息学分析第23-24页
   ·机器学习方法随机森林第24-29页
     ·机器学习方法第24-25页
     ·决策树第25-27页
     ·随机森林第27-29页
   ·特征选择第29-30页
   ·分类方法的评估与比较第30-32页
     ·分类器性能的评价指标第30-31页
     ·评估分类器性能的方法第31页
     ·使用ROC曲线比较分类器第31-32页
   ·本文章节安排第32-33页
第二章 基于随机森林的跨膜螺旋接触预测第33-59页
   ·引言第33-34页
     ·球蛋白中的残基对接触预测研究第33页
     ·跨膜螺旋接触预测第33-34页
   ·材料与方法第34-43页
     ·数据集第35页
     ·跨膜螺旋接触的定义与计算第35-36页
     ·使用共进化方法预测跨膜螺旋接触第36-39页
     ·建立随机森林预测模型第39-42页
     ·评价准则第42-43页
   ·结果与讨论第43-56页
     ·共进化方法的预测结果第43页
     ·留一法交叉验证分析结果第43-47页
     ·预测方法在测试集上的表现第47-49页
     ·基于CFS特征选择方法的特征分析第49-51页
     ·基于随机森林的特征分析第51-52页
     ·跨膜螺旋互作的预测第52页
     ·不同方法的互补性第52-56页
     ·实例研究第56页
   ·TMhhcp Web server第56-57页
   ·本章小结第57-59页
第三章 基于随机森林的卷曲螺旋寡聚体状态预测第59-76页
   ·引言第59-60页
     ·SCORER与SCORER2.0第59页
     ·PrOCoil第59-60页
     ·MultiCoil与MultiCoil2第60页
     ·RFCoil第60页
   ·材料与方法第60-67页
     ·数据集第60-61页
     ·RFCoil第61-67页
   ·结果与讨论第67-75页
     ·基于PrOCoil数据集的10折交叉验证第67-68页
     ·基于独立测试集的预测表现第68-69页
     ·SCORER2.0、PrOCoil、RFCoil与MultiCoil2的比较第69-70页
     ·基于PrOCoil数据集所挑选出来的特征第70-71页
     ·提取到的规则第71-73页
     ·实例研究第73-74页
     ·RFCoil web server第74-75页
   ·本章小结第75-76页
第四章 结论与展望第76-79页
   ·结论第76-77页
   ·展望第77-79页
参考文献第79-85页
致谢第85-86页
附录第86-88页
作者简介第88页

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