| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-33页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第15-18页 |
| 1.1.1 后基因组时代 | 第15-16页 |
| 1.1.2 蛋白质组研究计划 | 第16-17页 |
| 1.1.3 生物序列与语言文法 | 第17-18页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第18-19页 |
| 1.3 基于机器学习的检测方法研究现状 | 第19-28页 |
| 1.3.1 蛋白质结构分类数据集 | 第19-21页 |
| 1.3.2 基于比对的方法 | 第21-23页 |
| 1.3.3 基于判别式的方法 | 第23-26页 |
| 1.3.4 基于排序策略的方法 | 第26-27页 |
| 1.3.5 自然语言处理在蛋白质远同源性检测中的应用 | 第27-28页 |
| 1.4 论文的研究内容及创新点 | 第28-31页 |
| 1.4.1 研究内容概述 | 第28-30页 |
| 1.4.2 主要创新点 | 第30-31页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第31-33页 |
| 第2章 基于排序学习技术的检测方法 | 第33-52页 |
| 2.1 引言 | 第33-34页 |
| 2.2 基于排序学习技术的检测框架 | 第34-45页 |
| 2.2.1 排序学习技术简介 | 第35-38页 |
| 2.2.2 蛋白质特征矩阵的构建 | 第38-40页 |
| 2.2.3 实验数据 | 第40-41页 |
| 2.2.4 基方法的选择 | 第41-44页 |
| 2.2.5 实验结果及分析 | 第44-45页 |
| 2.3 基于伪蛋白质序列的排序学习检测方法 | 第45-50页 |
| 2.3.1 改进的排序学习检测流程 | 第46-48页 |
| 2.3.2 实验结果及分析 | 第48-50页 |
| 2.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第3章 基于序列顺序频率矩阵的检测方法 | 第52-73页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 蛋白质序列中相邻氨基酸的相关性检验 | 第53-54页 |
| 3.3 蛋白质序列谱的构建 | 第54-59页 |
| 3.3.1 蛋白质位置特异性频率矩阵简介 | 第54-55页 |
| 3.3.2 构建蛋白质序列顺序频率矩阵 | 第55-58页 |
| 3.3.3 提取到信息量的比较 | 第58-59页 |
| 3.4 基于蛋白质序列顺序频率矩阵生成向量表示 | 第59-61页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第61-71页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第61-63页 |
| 3.5.2 分类器和评价方法 | 第63-65页 |
| 3.5.3 氨基酸子串长度和不同分类器对性能的影响 | 第65-68页 |
| 3.5.4 与其他方法的性能比较 | 第68-70页 |
| 3.5.5 家族特征分析 | 第70-71页 |
| 3.6 本章小结 | 第71-73页 |
| 第4章 基于氨基酸向量和循环神经网络的检测方法 | 第73-94页 |
| 4.1 引言 | 第73-74页 |
| 4.2 氨基酸向量 | 第74-81页 |
| 4.2.1 词向量表示方法简介 | 第74-75页 |
| 4.2.2 氨基酸向量的生成 | 第75-77页 |
| 4.2.3 氨基酸向量的可视化 | 第77-81页 |
| 4.3 基于氨基酸向量的检测方法 | 第81-84页 |
| 4.3.1 基于氨基酸向量的可加性生成蛋白质序列向量 | 第81页 |
| 4.3.2 基于氨基酸向量的检测性能 | 第81-82页 |
| 4.3.3 两种氨基酸向量的性能比较 | 第82-84页 |
| 4.4 基于循环神经网络的检测方法 | 第84-93页 |
| 4.4.1 长短时记忆单元简介 | 第84-85页 |
| 4.4.2 门循环记忆单元简介 | 第85-87页 |
| 4.4.3 构建基于双向循环神经网络的检测模型 | 第87-89页 |
| 4.4.4 实验数据 | 第89-90页 |
| 4.4.5 蛋白质向量可视化 | 第90-91页 |
| 4.4.6 实验结果和分析 | 第91-93页 |
| 4.5 本章小结 | 第93-94页 |
| 第5章 基于集成融合的检测框架 | 第94-110页 |
| 5.1 引言 | 第94-95页 |
| 5.2 集成分类的检测方法 | 第95-105页 |
| 5.2.1 蛋白质特征向量表示 | 第95-98页 |
| 5.2.2 分类检测的集成框架 | 第98-100页 |
| 5.2.3 各基分类方法的性能比较 | 第100-101页 |
| 5.2.4 集成方法性能 | 第101-105页 |
| 5.3 融合排序和分类策略的检测框架 | 第105-107页 |
| 5.3.1 融合方法 | 第106页 |
| 5.3.2 实验结果及分析 | 第106-107页 |
| 5.4 常用检测方法的性能比较 | 第107-109页 |
| 5.5 本章小结 | 第109-110页 |
| 结论 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-125页 |
| 附录1 ProtDec-LTR2.0在线服务平台 | 第125-127页 |
| 附录2 BLOSUM62替换矩阵 | 第127-128页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第128-132页 |
| 致谢 | 第132-134页 |
| 个人简历 | 第134页 |
