基于神经网络的蛋白质关联图预测研究
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-16页 |
| ·后基因组时代生物信息学 | 第7-9页 |
| ·蛋白质结构预测概述 | 第9-16页 |
| ·蛋白质结构及分类 | 第9-13页 |
| ·蛋白质结构预测的原理与方法 | 第13-16页 |
| 第二章 蛋白质关联图 | 第16-22页 |
| ·蛋白质关联图概述 | 第16-18页 |
| ·蛋白质关联图定义 | 第16页 |
| ·蛋白质关联图的空间结构信息 | 第16-18页 |
| ·蛋白质关联图在空间结构比对中的应用 | 第18-20页 |
| ·空间结构比对概述 | 第18-19页 |
| ·蛋白质结构比对的主要方法 | 第19-20页 |
| ·国内外研究方法及研究现状 | 第20-21页 |
| ·本文的主要工作和设计框架 | 第21-22页 |
| 第三章 人工神经网络 | 第22-31页 |
| ·人工神经网络概述 | 第22-27页 |
| ·人工神经元 | 第22-23页 |
| ·神经网络分类及其拓扑结构 | 第23-25页 |
| ·神经网络的知识表示与处理能力 | 第25-27页 |
| ·本文的神经网络结构 | 第27-31页 |
| ·带偏置递归神经网络 | 第27-28页 |
| ·暂态混沌神经网络 | 第28-31页 |
| 第四章 蛋白质关联图预测的数据 | 第31-39页 |
| ·相关数据库 | 第31-35页 |
| ·蛋白质结构数据库PDB | 第31-33页 |
| ·蛋白质二级结构数据库DSSP | 第33-34页 |
| ·蛋白质同源序列比对数据库HSSP | 第34-35页 |
| ·预测相关信息 | 第35-37页 |
| ·氨基酸序列信息 | 第35页 |
| ·序列保守性信息 | 第35页 |
| ·相关变异信息 | 第35-36页 |
| ·疏水性信息 | 第36页 |
| ·二级结构信息 | 第36-37页 |
| ·序列整体相关性 | 第37页 |
| ·训练集和测试集的选取 | 第37-39页 |
| 第五章.应用实现 | 第39-45页 |
| ·数据预处理和编码 | 第39-40页 |
| ·过滤程序及实验结果衡量标准 | 第40-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-45页 |
| 第六章 结束语 | 第45-47页 |
| ·总结 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 硕士期间发表论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 中文摘要 | 第53-55页 |
| ABSTRACT | 第55-56页 |
