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基于主成分分析法的人类启动子识别

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
Chapter 1 Introduction第10-15页
   ·Transcription and Eukaryotic Promoter第10-11页
   ·Significance of Promoter Prediction第11-12页
   ·Outline of this Thesis第12-15页
Chapter 2 Literature Review第15-28页
   ·Important Promoter Features第15-19页
     ·Sequence Signal Features第15-17页
     ·Sequence Context Features第17页
     ·Summary of Features Used in Existing Promoter Prediction Models第17-19页
   ·Review of Promoter Feature Extraction and Selection Algorithms第19-25页
     ·Sequence Feature Extraction Algorithms第20-23页
     ·Sequence Feature Selection Algorithms第23-25页
   ·Review of Modeling and Classification Methodology.第25-28页
     ·Introduction of modeling and classification methodology第25-26页
     ·Summary of modeling and classification methodology used in existing promoter prediction models第26-28页
Chapter 3 Application of Principal Component Analysis and Artificial Neural Network to Promoter Feature Selection第28-45页
   ·Principal Component Analysis.第28-33页
     ·Theoretical background第28-32页
     ·Bioinformatics applications of PCA第32-33页
   ·Artificial Neural Network and Training Method第33-37页
     ·Artificial Neural Network and Backpropagation Learning Method第33-37页
     ·Holdout Validation Training Method.第37页
   ·Features Selection Based on PCA.第37-45页
     ·Feature Matrix Generation第38-40页
     ·Feature Selection Based on PCA第40-43页
     ·Conclusion第43-45页
Chapter 4 Human Promoter Recognition Network第45-59页
   ·Overview of Human Promoter Prediction Network第45-47页
   ·Implementations of Sub-Modules第47-56页
     ·Feature Vector Creation and PCA Modules第47-49页
     ·Classifiers for Promoter and Non-Promoter Sequences第49-55页
     ·CpG islands module第55-56页
     ·Data Processing and Prediction of TSS第56页
   ·Performance Evaluation of Scheme I and Scheme II第56-59页
Chapter 5 Results and Discussion第59-65页
   ·Test Results and Discussion第59-64页
   ·Future Work第64-65页
Conclusion第65-67页
参考文献第67-72页
攻读学位期间发表的学术论文第72-74页
致谢第74-75页
个人简历第75页

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