| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| ·生物信息学简介 | 第15-17页 |
| ·人类基因组计划 | 第15-16页 |
| ·基因组学 | 第16页 |
| ·生物信息学 | 第16-17页 |
| ·基因表达调控 | 第17-23页 |
| ·基因表达 | 第18-20页 |
| ·基因表达调控 | 第20-23页 |
| ·转录因子结合位点预测算法的研究与意义 | 第23-25页 |
| ·论文工作与安排 | 第25-27页 |
| 第二章 基于自由能最小原则的BSS 算法 | 第27-41页 |
| ·共有序列与权重矩阵 | 第27-32页 |
| ·热力学原理 | 第32-34页 |
| ·热力学第一定律：能量守恒 | 第32页 |
| ·热力学第二定律：熵趋向增加 | 第32-33页 |
| ·自由能 | 第33-34页 |
| ·BSS 算法 | 第34-38页 |
| ·实验数据 | 第38页 |
| ·结果与讨论 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 人工神经网络 | 第41-66页 |
| ·人工神经网络简介 | 第41-42页 |
| ·神经细胞与人工神经元模型 | 第42-45页 |
| ·网络结构与工作方式 | 第45-47页 |
| ·前馈网络 | 第45-46页 |
| ·反馈网络 | 第46-47页 |
| ·工作方式 | 第47页 |
| ·学习规则与学习方式 | 第47-51页 |
| ·学习规则 | 第47-49页 |
| ·学习方式 | 第49-51页 |
| ·BP 神经网络 | 第51-59页 |
| ·反向转播算法 | 第51-57页 |
| ·BP 神经网络存在的两个主要问题 | 第57-59页 |
| ·其他常见的神经网络模型 | 第59-62页 |
| ·Hopfield 网络 | 第59-60页 |
| ·径向基神经网络 | 第60页 |
| ·模糊神经网络 | 第60-61页 |
| ·小波神经网络 | 第61页 |
| ·支持向量机 | 第61-62页 |
| ·人工神经网络在生物信息学中的应用 | 第62-63页 |
| ·生物序列编码问题 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第四章 基于交叉熵原则的ANN-CE 算法 | 第66-82页 |
| ·神经网络中的误差函数 | 第66-71页 |
| ·误差平方和原则 | 第66-68页 |
| ·交叉熵 | 第68页 |
| ·两类分类器 | 第68-69页 |
| ·交叉熵的性质 | 第69-71页 |
| ·基于交叉熵原则的ANN-CE 算法 | 第71-76页 |
| ·网络结构 | 第71-72页 |
| ·算法 | 第72-74页 |
| ·预测结果评估准则 | 第74-76页 |
| ·实验数据 | 第76-77页 |
| ·结果与讨论 | 第77-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 隐马氏模型 | 第82-105页 |
| ·马尔可夫模型 | 第82-83页 |
| ·隐马氏模型 | 第83-86页 |
| ·隐马氏模型解决的三个问题及其基本算法 | 第86-99页 |
| ·前向算法与后向算法 | 第87-91页 |
| ·Viterbi 算法 | 第91-93页 |
| ·Baum-Welch（EM）算法及其改进 | 第93-99页 |
| ·生物信息学中的隐马氏模型 | 第99-103页 |
| ·生物序列的隐马氏模型 | 第99页 |
| ·剖面隐马氏模型 | 第99-100页 |
| ·基因发现器隐马氏模型 | 第100-102页 |
| ·跨膜蛋白结构预测隐马氏模型 | 第102页 |
| ·隐马氏模型的优点和局限性 | 第102-103页 |
| ·本章小结 | 第103-105页 |
| 第六章 基于隐马氏模型的BssHMMs 预测算法 | 第105-125页 |
| ·相关位置得分矩阵 | 第105-111页 |
| ·卡方分布 | 第105-106页 |
| ·分类数据检验问题 | 第106页 |
| ·分类数据的χ~2 检验 | 第106-107页 |
| ·分类数据的似然比检验 | 第107页 |
| ·列联表的检验问题 | 第107-109页 |
| ·相关位置得分矩阵 | 第109-111页 |
| ·BssHMMs 算法 | 第111-117页 |
| ·一阶BssHMMs 算法 | 第111-114页 |
| ·三阶BssHMMs 算法 | 第114-115页 |
| ·预测结果评估准则 | 第115-117页 |
| ·实验数据 | 第117-119页 |
| ·结果与讨论 | 第119-124页 |
| ·本章小结 | 第124-125页 |
| 第七章 转录因子结合位点预测工具 | 第125-136页 |
| ·BSDbase 数据库 | 第125-128页 |
| ·数据库的结构和内容 | 第126-128页 |
| ·转录因子结合位点预测软件——ANN-CE~(TM) | 第128-131页 |
| ·ANN-CE~(TM) 的总体框架 | 第128-129页 |
| ·ANN-CE~(TM) 软件的运行过程 | 第129-131页 |
| ·转录因子结合位点挖掘器软件——TFBsMD | 第131-135页 |
| ·TFBsMD 的预测方法 | 第131-132页 |
| ·TFBsMD 的功能简介 | 第132-133页 |
| ·TFBsMD 的桌面环境 | 第133-134页 |
| ·计算实验 | 第134-135页 |
| ·本章小结 | 第135-136页 |
| 第八章 总结与展望 | 第136-140页 |
| ·论文工作的总结 | 第136-137页 |
| ·存在的问题和展望 | 第137-140页 |
| 参考文献 | 第140-148页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和完成的专利 | 第148-149页 |
| 致谢 | 第149-150页 |
| 发表意见书 | 第150-151页 |
| 博硕士学位论文同意发表声明 | 第151页 |