| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 | 第9-20页 |
| ·生物信息学产生的背景 | 第9-10页 |
| ·生物信息学的概念 | 第10-11页 |
| ·生物信息学的研究对象 | 第11-17页 |
| ·核酸 | 第11-12页 |
| ·蛋白质 | 第12-14页 |
| ·中心法则 | 第14-17页 |
| ·生物信息学研究的主要内容 | 第17-19页 |
| ·生物数据的存储与获取 | 第17-18页 |
| ·序列比对 | 第18页 |
| ·蛋白质结构预测 | 第18页 |
| ·分子设计与药物设计 | 第18-19页 |
| ·其它 | 第19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-20页 |
| 第二章 分类问题中的机器学习方法 | 第20-26页 |
| ·k-最近邻算法 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯学习 | 第21-22页 |
| ·神经网络模型 | 第22-24页 |
| ·支持向量机 | 第24-26页 |
| 第三章 基于最优分割位点的蛋白质亚细胞位点预测方法 | 第26-40页 |
| ·蛋白质亚细胞位点定位的背景 | 第26-27页 |
| ·研究概况 | 第27-28页 |
| ·蛋白质亚细胞定位中的常用数据集 | 第28-31页 |
| ·蛋白质亚细胞定位中常用的检验方法 | 第31页 |
| ·本文方法 | 第31-39页 |
| ·特征选择 | 第32-35页 |
| ·结果与讨论 | 第35-36页 |
| ·与已有方法的比较 | 第36-39页 |
| ·总结 | 第39-40页 |
| 致谢 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 在学期间完成论文情况 | 第44页 |