| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| ·研究背景与现状 | 第12-24页 |
| ·生物序列分析的意义 | 第12-13页 |
| ·多序列比对问题及研究现状 | 第13-18页 |
| ·模体识别问题及研究现状 | 第18-22页 |
| ·生物序列数据库 | 第22-24页 |
| ·生物序列图标Logo | 第24页 |
| ·本文的主要工作与内容安排 | 第24-26页 |
| 第二章 多序列比对问题的遗传算法求解 | 第26-54页 |
| ·引言 | 第26-41页 |
| ·相似性记分矩阵 | 第26-28页 |
| ·空位罚分 | 第28页 |
| ·双序列比对 | 第28-30页 |
| ·多序列比对问题优化模型 | 第30-34页 |
| ·算法基础 | 第34-41页 |
| ·SP-GA ：基于SP 记分函数的遗传算法求解 | 第41-45页 |
| ·染色体编码 | 第41页 |
| ·交叉算子 | 第41-42页 |
| ·变异算子 | 第42-43页 |
| ·选择算子 | 第43页 |
| ·算法描述 | 第43-44页 |
| ·测试结果 | 第44-45页 |
| ·PHGA-COFFEE：基于COFFEE 记分函数的遗传算法求解 | 第45-52页 |
| ·种群初始化 | 第45-46页 |
| ·变异算子 | 第46-48页 |
| ·迁移算子 | 第48页 |
| ·双序列比对库的生成 | 第48页 |
| ·算法描述 | 第48页 |
| ·测试结果 | 第48-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 第三章 Profile HMM 的混合遗传算法优化 | 第54-78页 |
| ·引言 | 第54-60页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第54-56页 |
| ·隐马尔可夫模型的计算 | 第56-60页 |
| ·序列谱隐马尔可夫模型Profile HMM | 第60-66页 |
| ·Profile HMM 的结构 | 第60-61页 |
| ·基于已有Profile HMM 的多序列比对 | 第61-63页 |
| ·Profile HMM 的从头训练 | 第63-65页 |
| ·基于Profile HMM 的从头比对 | 第65-66页 |
| ·Profile HMM 的混合遗传算法优化 | 第66-77页 |
| ·染色体编码 | 第66-67页 |
| ·种群初始化 | 第67页 |
| ·适应度函数 | 第67-68页 |
| ·交叉算子 | 第68页 |
| ·变异算子 | 第68-69页 |
| ·计算中的数据稳定性问题 | 第69-70页 |
| ·概率参数估计的调整 | 第70-71页 |
| ·混合遗传算法HGA-HMM 描述 | 第71-73页 |
| ·实验结果 | 第73-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第四章 生物序列模体的混合 Gibbs 抽样识别算法 | 第78-100页 |
| ·引言 | 第78-80页 |
| ·混合模体模型 | 第78-80页 |
| ·Gibbs 抽样算法 | 第80页 |
| ·混合Gibbs 抽样算法 | 第80-98页 |
| ·确立初始参数候选集 | 第80-81页 |
| ·位点抽样 | 第81-84页 |
| ·模体抽样 | 第84-86页 |
| ·侯选集的修改 | 第86页 |
| ·混合Gibbs 抽样算法——MSAM | 第86页 |
| ·算法复杂性分析 | 第86-88页 |
| ·实验结果 | 第88-98页 |
| ·小结 | 第98-100页 |
| 结束语 | 第100-102页 |
| 致谢 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-112页 |
| 附录1 | 第112-114页 |
| 附录2 | 第114-116页 |
| 附录3 | 第116-118页 |
| 在读期间撰写（发表）的论文目录 | 第118-119页 |
| 在读期间参加的科研项目 | 第119页 |
