基于多特征的蛋白质磷酸化预测算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状与进展 | 第11-15页 |
| ·基于实验的磷酸化修饰鉴定技术 | 第12页 |
| ·基于计算的磷酸化修饰预测工作 | 第12-15页 |
| ·本文内容结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 蛋白质磷酸化修饰数据及分析 | 第16-26页 |
| ·蛋白质序列特征 | 第16-22页 |
| ·蛋白质序列特征来源 | 第16-17页 |
| ·激酶的层级结构 | 第17-19页 |
| ·蛋白质序列特征构建 | 第19-22页 |
| ·基因本体论特征 | 第22-24页 |
| ·基因本体论特征来源 | 第22-23页 |
| ·基因本体论特征构建 | 第23-24页 |
| ·蛋白-蛋白相互作用特征 | 第24-26页 |
| ·蛋白-蛋白相互作用特征来源 | 第24页 |
| ·蛋白-蛋白相互作用特征构建 | 第24-26页 |
| 第三章 特征选择方法及其应用 | 第26-32页 |
| ·筛选式特征选择方法 | 第26-28页 |
| ·封装式特征选择方法 | 第28-29页 |
| ·组合式方法 | 第29-32页 |
| 第四章 机器学习方法及其应用 | 第32-42页 |
| ·贝叶斯决策理论 | 第32-34页 |
| ·支持向量机 | 第34-36页 |
| ·AdaBoost | 第36-37页 |
| ·随机森林 | 第37-42页 |
| 第五章 蛋白质磷酸化预测算法 | 第42-62页 |
| ·磷酸化预测性能评估 | 第42-44页 |
| ·磷酸化预测性能检验方法 | 第42-43页 |
| ·磷酸化预测性能评估参数 | 第43-44页 |
| ·激酶底物特异性分析 | 第44-47页 |
| ·蛋白质序列分析 | 第44-45页 |
| ·底物功能富集分析 | 第45-47页 |
| ·特征选择 | 第47-51页 |
| ·功能特征评估 | 第47-49页 |
| ·特征选择过程 | 第49-51页 |
| ·蛋白质磷酸化预测方法 | 第51-62页 |
| ·基于随机森林的磷酸化预测算法 | 第51-54页 |
| ·磷酸化预测方法比较 | 第54-56页 |
| ·特征子集分析 | 第56-59页 |
| ·磷酸化预测工具包 | 第59-62页 |
| 第六章 总结和展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第72页 |
