| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.3 蛋白质二级结构预测研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3.1 蛋白质二级结构预测方法的发展过程 | 第14-15页 |
| 1.3.2 按模型理论划分的二级结构预测方法 | 第15-18页 |
| 1.4 论文主要工作及结构安排 | 第18-20页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第19-20页 |
| 第2章 蛋白质二级结构预测方法 | 第20-37页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 蛋白质二级结构预测相关基础介绍 | 第20-23页 |
| 2.2.1 蛋白质的层次性结构 | 第20-22页 |
| 2.2.2 蛋白质二级结构的测定 | 第22页 |
| 2.2.3 滑动窗口技术 | 第22-23页 |
| 2.3 蛋白质相关数据库 | 第23-25页 |
| 2.3.0 SWISS-PROT数据库 | 第23页 |
| 2.3.1 PDB数据库 | 第23-24页 |
| 2.3.2 蛋白质二级结构预测常用数据集 | 第24-25页 |
| 2.4 特征提取方法 | 第25-29页 |
| 2.4.1 二级结构倾向性因子 | 第25-26页 |
| 2.4.2 基于氨基酸理化性质的特征 | 第26-27页 |
| 2.4.3 位置特异性打分矩阵(PSSM) | 第27-29页 |
| 2.4.4 其它特征提取方法 | 第29页 |
| 2.5 分类算法 | 第29-34页 |
| 2.5.1 人工神经网络 | 第30-32页 |
| 2.5.2 支持向量机 | 第32-34页 |
| 2.6 模型的评估 | 第34-36页 |
| 2.6.1 衡量个别残基分配的精度(Q_3) | 第34-35页 |
| 2.6.2 衡量全元素的预测精度(SOV_(99)) | 第35-36页 |
| 2.7 小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于改进的PSIPRED方法的蛋白质二级结构预测 | 第37-46页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 数据集 | 第38页 |
| 3.3 特征提取 | 第38-40页 |
| 3.3.1 二面角 | 第38-39页 |
| 3.3.2 位置特异性打分矩阵 | 第39-40页 |
| 3.4 蛋白质序列编码和双层叠加神经网络分类模型 | 第40-41页 |
| 3.5 实验结果和分析 | 第41-45页 |
| 3.6 小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于蛋白质二级结构信息特征的细菌毒蛋白预测 | 第46-55页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 数据集 | 第47-48页 |
| 4.3 特征提取 | 第48-51页 |
| 4.3.1 序列信息特征 | 第48页 |
| 4.3.2 进化信息特征(PSSM) | 第48-49页 |
| 4.3.3 二级结构信息特征(PSSBF) | 第49-51页 |
| 4.4 分类算法 | 第51-52页 |
| 4.5 模型评估方法 | 第52页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第52-54页 |
| 4.7 小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文及所参加项目 | 第64页 |
