| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1.前言 | 第11-21页 |
| 1.1 课题的提出 | 第11-12页 |
| 1.2 miRNA的生物学机理 | 第12-16页 |
| 1.2.1 miRNA的生物发生 | 第12-14页 |
| 1.2.2 RISC组装 | 第14页 |
| 1.2.3 miRNA特点 | 第14页 |
| 1.2.4 miRNA与siRNA的区别 | 第14-15页 |
| 1.2.5 miRNA的作用机制 | 第15-16页 |
| 1.3 数据挖掘(data mining) | 第16-20页 |
| 1.3.1 SVM的基本原理及其应用 | 第16-19页 |
| 1.3.2 SVM与人工神经网络(ANN)的比较 | 第19-20页 |
| 1.4 Solexa技术及其应用 | 第20-21页 |
| 1.4.1 solexa高通量测序原理 | 第20页 |
| 1.4.2 solexa技术的应用 | 第20-21页 |
| 2 材料和方法 | 第21-26页 |
| 2.1 数据集(data set) | 第21页 |
| 2.2 软件和数据库支持 | 第21-22页 |
| 2.3 Pre-miRNA预测方法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 特征(features)定义和提取 | 第22-24页 |
| 2.3.2 pre-miRNA模型评价 | 第24-25页 |
| 2.4 植物miRNA靶标预测方法 | 第25-26页 |
| 3.结果和分析 | 第26-95页 |
| 3.1 pre-miRNA模型的训练和检测 | 第26页 |
| 3.2 pre-miRNA模型的评估 | 第26-33页 |
| 3.2.1 ROC曲线对pre-miRNA模型的评估 | 第26-29页 |
| 3.2.2 特征向量的个数对模型的影响趋势 | 第29-30页 |
| 3.2.3 负向数据集大小对模型的影响趋势 | 第30-31页 |
| 3.2.4 miRNA::miRNA~*duplex可否预测 | 第31-32页 |
| 3.2.5 miRNA分布在pre-miRNA 3'端还是5'端的可否预测 | 第32-33页 |
| 3.3 基于solexa测序技术的拟南芥miRNA挖掘结果 | 第33-37页 |
| 3.4 miRNA靶标预测 | 第37-95页 |
| 3.4.1 拟南芥的靶标预测结果 | 第37-62页 |
| 3.4.2 植物miRNA在棉花mRNA库中寻找可能的靶标 | 第62-95页 |
| 4.讨论和展望 | 第95-98页 |
| 参考文献 | 第98-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 附录 | 第102-110页 |
| 附录A 样品ATH-AG01与ATH-AG02的miRNA表达差异分析 | 第102-105页 |
| 附录B miRNA与标靶mRNA形成的miRNA::mRNA duplex | 第105-106页 |
| 附录C miRNA的碱基偏好 | 第106-109页 |
| 附录D small RNA在染色体上的分布 | 第109-110页 |
