| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| ·生物信息学简介 | 第11-13页 |
| ·国内外发展状况 | 第13-14页 |
| ·主要研究方向 | 第14-17页 |
| ·序列比对研究 | 第15页 |
| ·蛋白质结构比对和预测 | 第15-16页 |
| ·分子进化和比较基因组学 | 第16页 |
| ·基因识别非编码区分析研究 | 第16页 |
| ·序列重叠群(Contigs)装配 | 第16页 |
| ·遗传密码的起源 | 第16页 |
| ·基于结构的药物设计 | 第16-17页 |
| ·生物系统建模 | 第17页 |
| ·生物信息学研究方法的研究 | 第17页 |
| ·生物图像 | 第17页 |
| ·其他方向 | 第17页 |
| ·数据挖掘和生物信息学 | 第17-21页 |
| ·数据挖掘 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘在生物信息学中的应用 | 第19-21页 |
| ·论文主要内容 | 第21-23页 |
| 2 蛋白质结构预测 | 第23-35页 |
| ·蛋白结构预测目的和意义 | 第23-24页 |
| ·蛋白质结构分析 | 第24-30页 |
| ·有关氨基酸的信息及其相互作用 | 第25-27页 |
| ·蛋白质的一级结构 | 第27页 |
| ·蛋白质的二级结构 | 第27-29页 |
| ·超二级结构 | 第29页 |
| ·蛋白质的三级结构 | 第29页 |
| ·蛋白质的四级结构 | 第29-30页 |
| ·蛋白质二级结构预测 | 第30-31页 |
| ·Chou-Fasman 方法 | 第30页 |
| ·GOR 方法 | 第30页 |
| ·神经网络方法 | 第30页 |
| ·最近邻居方法 | 第30-31页 |
| ·多重序列对比 | 第31页 |
| ·蛋白质三级结构预测 | 第31-33页 |
| ·同源蛋白质结构预测 | 第31-32页 |
| ·蛋白质折叠类型的识别 | 第32页 |
| ·蛋白质结构从头预测 | 第32-33页 |
| ·蛋白质结构预测目前需要解决的问题 | 第33-35页 |
| ·预测准确率难以提高 | 第33页 |
| ·如何实现有效并正确的提取到序列中的最多的有用信息 | 第33-34页 |
| ·预测模型难以理解 | 第34页 |
| ·预测准确率不均衡 | 第34页 |
| ·缺少统一且标准的数据库 | 第34-35页 |
| 3 蛋白质数据库 | 第35-37页 |
| ·常用蛋白质序列数据库介绍 | 第35页 |
| ·蛋白质结构数据库 | 第35-37页 |
| ·蛋白质结构数据库 PDB | 第35-36页 |
| ·蛋白质结构分类数据库 | 第36页 |
| ·蛋白质结构二次数据库 | 第36-37页 |
| 4 数据库与软件分析 | 第37-47页 |
| ·引用数据库 | 第37-38页 |
| ·软件设计 | 第38-47页 |
| ·软件开发平台 | 第38页 |
| ·软件界面设计规范 | 第38-40页 |
| ·软件功能分析 | 第40页 |
| ·数据分析流程 | 第40-42页 |
| ·软件设计说明 | 第42-47页 |
| 5 序列上下文对氨基酸序列片段二级结构的影响 | 第47-65页 |
| ·数据库与原始序列提取 | 第47-48页 |
| ·影响序列片段二级结构的因素分析 | 第48页 |
| ·对原始序列的二次提取 | 第48-49页 |
| ·二次提取序列的数据分析 | 第49-56页 |
| ·氨基酸分类方法 | 第49-50页 |
| ·数据分析方法 | 第50-51页 |
| ·数据分析实施 | 第51-53页 |
| ·二次提取序列分析结果 | 第53-55页 |
| ·关于数据计算的几点说明 | 第55-56页 |
| ·蛋白质二级结构与氨基酸序列极性 | 第56-62页 |
| ·序列按极性分类 | 第56-57页 |
| ·序列分类分析 | 第57-58页 |
| ·序列分类分析结果 | 第58-62页 |
| ·序列长度与蛋白质二级结构 | 第62-65页 |
| ·统计方法 | 第62-63页 |
| ·统计结果 | 第63-65页 |
| 6 结论和展望 | 第65-66页 |
| ·结论 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第71-72页 |