| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 蛋白质的热稳定性研究进展 | 第9-10页 |
| 1.2 脂肪酶的热稳定性研究 | 第10-12页 |
| 1.2.1 脂肪酶概述 | 第10页 |
| 1.2.2 脂肪酶的热稳定性 | 第10-11页 |
| 1.2.3 脂肪酶热稳定性的研究进展 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究意义 | 第12页 |
| 1.4 本文的研究目标和内容 | 第12-14页 |
| 第二章 脂肪酶的分子动力学模拟 | 第14-20页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 数据的预处理 | 第14-17页 |
| 2.3 脂肪酶分子动力学模拟 | 第17-19页 |
| 2.3.1 脂肪酶分子动力学模拟软件 | 第17-18页 |
| 2.3.2 脂肪酶分子动力学模拟过程 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 氢键动力学与脂肪酶热稳定性的关系研究 | 第20-30页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 氢键动力学 | 第20-21页 |
| 3.3 氢键稳定性 | 第21-22页 |
| 3.4 脂肪酶的热稳定性与氢键动力学关系 | 第22-24页 |
| 3.4.1 野生型氢键稳定性随时间变化分析 | 第22页 |
| 3.4.2 突变体 2D9氢键稳定性随时间变化分析 | 第22-23页 |
| 3.4.3 突变体 6B氢键稳定性随时间变化分析 | 第23-24页 |
| 3.4.4 氢键稳定性与模拟温度的关系 | 第24页 |
| 3.5 突变点氢键稳定性对脂肪酶热稳定性的影响 | 第24-28页 |
| 3.6 非突变位点氢键稳定性对脂肪酶热稳定性的影响 | 第28-29页 |
| 3.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 氢键网络与脂肪酶热稳定性的关系研究 | 第30-38页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 氢键网络的构建 | 第30-33页 |
| 4.2.1 氢键网络 | 第30页 |
| 4.2.3 氢键网络的构建 | 第30-33页 |
| 4.3 氢键网络与脂肪酶二级结构关系 | 第33-36页 |
| 4.4 氢键网络与脂肪酶热稳定性的关系 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 盐桥与脂肪酶热稳定性的关系研究 | 第38-44页 |
| 5.1 引言 | 第38页 |
| 5.2 盐桥稳定性 | 第38页 |
| 5.3 野生型脂肪酶和突变体之间盐桥稳定性比较 | 第38-40页 |
| 5.4 野生型脂肪酶和突变体盐桥网络稳定性比较 | 第40-43页 |
| 5.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 基于复杂网络理论的脂肪酶热稳定性研究 | 第44-57页 |
| 6.1 引言 | 第44-45页 |
| 6.2 网络拓扑属性 | 第45-46页 |
| 6.3 脂肪酶的网络拓扑属性分析 | 第46-56页 |
| 6.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第七章 时间序列算法和神经网络预测脂肪酶耐热性 | 第57-80页 |
| 7.1 引言 | 第57页 |
| 7.2 时间序列算法 | 第57-59页 |
| 7.2.1 指数平滑法 | 第58页 |
| 7.2.2 ARMA模型 | 第58-59页 |
| 7.3 神经网络算法 | 第59-60页 |
| 7.4 基于时间序列算法的脂肪酶拓扑属性的分析 | 第60-75页 |
| 7.4.1 基于指数平滑的脂肪酶拓扑属性分析 | 第60-63页 |
| 7.4.2 基于ARMA模型的脂肪酶拓扑属性分析 | 第63-75页 |
| 7.5 基于神经网络的脂肪酶拓扑属性分析 | 第75-78页 |
| 7.6 指数平滑法、ARMA模型与神经网络的预测准确率比较 | 第78页 |
| 7.7 本章小结 | 第78-80页 |
| 第八章 主要结论及展望 | 第80-82页 |
| 8.1 主要结论 | 第80-81页 |
| 8.2 展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第88页 |
