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噬菌体展示的生物信息学研究与应用

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第13-20页
    1.1 噬菌体第13页
    1.2 噬菌体展示技术第13-15页
    1.3 生物淘选中的信号与噪声第15-17页
    1.4 噬菌体展示的生物信息学研究第17-18页
    1.5 本文的主要研究内容及结构安排第18-20页
第二章 二代噬菌体展示测序数据处理平台第20-44页
    2.1 引言第20-22页
    2.2 材料与方法第22-27页
        2.2.1 文库设计和构建第22-23页
        2.2.2 文库的化学修饰第23页
        2.2.3 Illumina双端测序第23-24页
        2.2.4 Illumina双端测序数据分析第24-26页
        2.2.5 差异富集分析第26-27页
    2.3 双端处理程序概述和评估第27-33页
    2.4 初始文库多样性的评估第33-40页
    2.5 N端展示和域内展示文库多样性的评估第40页
    2.6 翻译后化学修饰文库的多样性评估第40-41页
    2.7 讨论第41-42页
    2.8 本章小结第42-44页
第三章 基于生物淘选数据检测靶标无关肽第44-59页
    3.1 引言第44-46页
    3.2 数据和方法第46-51页
        3.2.1 数据收集第46-47页
        3.2.2 二代噬菌体展示数据第47页
        3.2.3 未经淘选的噬菌体展示数据第47-48页
        3.2.4 新数据字段第48-49页
        3.2.5 数据库设计和实现第49-50页
        3.2.6 分子三维结构可视化工具实现第50页
        3.2.7 Sequences Features工具实现第50-51页
    3.3 结果第51-57页
        3.3.1 数据统计第51-52页
        3.3.2 BDB数据库浏览第52-54页
        3.3.3 BDB数据库检索第54-55页
        3.3.4 BDB数据库中的靶标无关肽分析工具第55-57页
        3.3.5 数据共享第57页
    3.4 讨论第57-58页
    3.5 本章小结第58-59页
第四章 基于数据挖掘的靶标无关肽预测工具第59-76页
    4.1 支持向量机第59-60页
    4.2 预测模型评估第60页
    4.3 单机版工具开发第60-61页
    4.4 链亲和素结合肽预测工具SABinder第61-69页
        4.4.1 数据收集与构建第61-63页
        4.4.2 特征提取和特征选择第63页
        4.4.3 支持向量机模型的构建第63-64页
        4.4.4 独立测试数据集评估第64页
        4.4.5 不同特征训练的支持向量机模型的性能第64-65页
        4.4.6 基于不同机器学习方法的分类模型的性能第65-66页
        4.4.7 集成预测器SABinder第66-68页
        4.4.8 独立测试数据集评估SABinder第68-69页
        4.4.9 SABinder与现有工具的比较第69页
    4.5 增殖相关靶标无关肽预测工具PhD7Faster 2.0第69-75页
        4.5.1 基准数据集第70页
        4.5.2 伪氨基酸组分和三肽组分第70-72页
        4.5.3 特征选择第72页
        4.5.4 参数优化第72页
        4.5.5 PhD7Faster 2.0的性能第72-73页
        4.5.6 网络版和单机版的PhD7Faster 2.0第73-74页
        4.5.7 PhD7Faster 2.0和1.0之间的比较第74-75页
    4.6 讨论第75页
    4.7 本章小结第75-76页
第五章 靶标无关肽检测工具包SAROTUP 3.0第76-84页
    5.1 引言第76-77页
    5.2 靶标无关肽模体序列更新第77-79页
    5.3 新的靶标无关肽检测工具的集成第79-80页
    5.4 网络版SAROTUP第80-81页
    5.5 单机版SAROTUP第81-82页
    5.6 SAROTUP工具包的应用第82-83页
    5.7 本章小结第83-84页
第六章 基于噬菌体展示与分子对接的metuximab表位预测第84-93页
    6.1 引言第84-85页
    6.2 材料与方法第85-87页
        6.2.1 材料第85页
        6.2.2 Ph.D-12文库的生物淘选第85-86页
        6.2.3 基于模拟肽的表位映射第86页
        6.2.4 分子建模和分子对接第86-87页
    6.3 结果与讨论第87-92页
        6.3.1 美妥西单抗淘选结果分析第87-88页
        6.3.2 基于模拟肽的表位预测结果第88-90页
        6.3.3 分子对接的表位分析结果第90-91页
        6.3.4 美妥西单抗作用机制的见解第91-92页
    6.4 本章小结第92-93页
第七章 总结与展望第93-95页
    7.1 本文总结第93-94页
    7.2 工作展望第94-95页
附录第95-109页
    附录Ⅰ第95-99页
    附录Ⅱ第99-109页
致谢第109-110页
参考文献第110-125页
攻读博士学位期间取得的成果第125-126页

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