真核基因剪接位点的特征描述与识别算法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.3 研究现状 | 第9-12页 |
| 2 基因剪接位点基本理论 | 第12-19页 |
| 2.1 引言 | 第12-13页 |
| 2.2 基因概述 | 第13页 |
| 2.3 基因结构和基因表达 | 第13-19页 |
| 2.3.1 基因结构 | 第13-15页 |
| 2.3.2 基因表达 | 第15-17页 |
| 2.3.3 基因剪接 | 第17-19页 |
| 3 数据准备与评价指标的设定 | 第19-21页 |
| 3.1 基因剪接位点数据来源 | 第19页 |
| 3.2 基因剪接位点预测评价体系 | 第19-21页 |
| 4 剪接位点的识别算法 | 第21-51页 |
| 4.1 基于改进的贝叶斯模型对剪接位点的预测 | 第21-31页 |
| 4.1.1 贝叶斯模型的基本理论 | 第21-24页 |
| 4.1.2 改进的贝叶斯预测模型的应用 | 第24-31页 |
| 4.2 基于隐马尔科夫模型对剪接位点的预测 | 第31-39页 |
| 4.2.1 隐马尔科夫模型的基本理论 | 第31-34页 |
| 4.2.2 基于HMM模型的剪接位点的预测 | 第34-39页 |
| 4.3 基于支持向量机模型对剪接位点的预测 | 第39-51页 |
| 4.3.1 支持向量机的基本理论 | 第39-47页 |
| 4.3.2 支持向量机预测模型的建立 | 第47-51页 |
| 5 基于特征描述和SVM的剪接位点预测 | 第51-67页 |
| 5.1 主成分分析的基本理论 | 第51-54页 |
| 5.2 核主成分分析的基本理论 | 第54-55页 |
| 5.3 基于支持向量机模型剪接位点的预测 | 第55-67页 |
| 5.3.1 直接使用原始特征 | 第55-57页 |
| 5.3.2 基于统计的特征描述方法 | 第57-60页 |
| 5.3.3 基于主成分分析的特征描述方法 | 第60-62页 |
| 5.3.4 基于信息量的特征描述方法 | 第62-64页 |
| 5.3.5 基于核主成分分析的特征描述方法 | 第64-67页 |
| 6 总结展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
