| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 图目录 | 第10-13页 |
| 表目录 | 第13-15页 |
| 第一章 ：绪论 | 第15-31页 |
| ·系统发育重建 | 第16-22页 |
| ·系统发育重建概述 | 第16-18页 |
| ·系统发育重建的基本内容与步骤 | 第18-20页 |
| ·本文涉及的相关概念 | 第20-22页 |
| ·系统发育重建算法 | 第22-25页 |
| ·最大简约法（MP） | 第22-23页 |
| ·最大似然法（ML） | 第23-24页 |
| ·贝叶斯法（BI） | 第24-25页 |
| ·距离矩阵法 | 第25页 |
| ·系统发育重建的难点与挑战 | 第25-27页 |
| ·本文主要工作 | 第27-31页 |
| ·最大简约法的机遇与挑战 | 第27-29页 |
| ·研究内容与意义 | 第29-30页 |
| ·文章组织结构 | 第30-31页 |
| 第二章 ：最大简约法的研究热点与技术分析 | 第31-43页 |
| ·国外热点与技术分析 | 第32-40页 |
| ·针对 MP 法的计算效率与精确度的改进研究 | 第36-37页 |
| ·依托 FPGA 技术的 MP 构树搜索的硬件设计 | 第37-38页 |
| ·基于 Rec‐I‐DCM3 方法的分析研究 | 第38页 |
| ·MP 在其他生物学领域的应用 | 第38-39页 |
| ·其他相关研究 | 第39-40页 |
| ·国内热点与技术分析 | 第40-43页 |
| 第三章 ：最大简约法的研究内容及数学模型描述 | 第43-49页 |
| ·问题综述 | 第43-45页 |
| ·研究内容与难点 | 第45-47页 |
| ·数学模型描述 | 第47-48页 |
| ·创新与难点 | 第48-49页 |
| 第四章 ：最大简约法的算法结构与参数分析 | 第49-78页 |
| ·基本概念及评价标准 | 第49-52页 |
| ·最大简约值 | 第49-51页 |
| ·枝长、树长 | 第51页 |
| ·评价标准 | 第51-52页 |
| ·树空间的描述 | 第52-55页 |
| ·树的结构 | 第53页 |
| ·树空间的个数 | 第53-55页 |
| ·最大简约法的计算步骤 | 第55-66页 |
| ·选取位点信息 | 第55-56页 |
| ·树空间搜索---产生“起始树” | 第56-58页 |
| ·树空间搜索---修正“起始树” | 第58-60页 |
| ·全序列的最大简约树 | 第60-62页 |
| ·重采样过程---bootstrap | 第62-64页 |
| ·位点信息的树长计算---Sankoff 算法 | 第64-66页 |
| ·MP 计算流程图 | 第66页 |
| ·参数分析 | 第66-78页 |
| ·常用计算软件与分析准备 | 第66-67页 |
| ·不同分析过程对时间的影响 | 第67-68页 |
| ·重采样次数对时间的影响 | 第68-70页 |
| ·物种数量对时间的影响 | 第70-73页 |
| ·DNA 长度对时间的影响 | 第73-75页 |
| ·其他分析参数对时间的影响 | 第75-78页 |
| 第五章 ：基于最大简约算法的改进与并行化 | 第78-97页 |
| ·拟改进的关键步骤 | 第78-79页 |
| ·基于“树空间”搜索的改进与优化 | 第79-90页 |
| ·遗传算法步骤概述 | 第80-84页 |
| ·基于遗传算法的“树空间”搜索 | 第84-90页 |
| ·基于重采样过程的并行化设计 | 第90-94页 |
| ·相关内容概述 | 第90-91页 |
| ·基于重采样过程的并行化方案 | 第91-94页 |
| ·基于离散型数据的并行化设计 | 第94-97页 |
| 第六章 ：优化改进后的最大简约法 | 第97-115页 |
| ·实验准备 | 第97-101页 |
| ·实验环境 | 第97-100页 |
| ·实验数据 | 第100-101页 |
| ·基于“树空间”搜索的优化效果 | 第101-102页 |
| ·基于重采样过程的并行化效果 | 第102-108页 |
| ·计算速度提升情况 | 第102-106页 |
| ·数据结果分析 | 第106-108页 |
| ·基于离散型数据的并行化效果 | 第108-115页 |
| ·计算速度提升情况 | 第108-110页 |
| ·数据结果分析 | 第110-115页 |
| 第七章 ：总结与展望 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-124页 |
| 发表文章目录 | 第124-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |