| 提要 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-10页 |
| Abstract | 第10-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-37页 |
| ·背景介绍 | 第17-18页 |
| ·目前 siRNA 设计中存在的问题 | 第18-19页 |
| ·设计规则方面存在的问题 | 第18页 |
| ·预测候选 siRNA 干扰效率方面存在的问题 | 第18-19页 |
| ·RNA 干扰简介 | 第19-24页 |
| ·RNAi 的起源 | 第19-20页 |
| ·RNAi 的特点 | 第20页 |
| ·RNAi 的作用机制 | 第20-22页 |
| ·RNAi 的应用 | 第22-24页 |
| ·siRNA 简介 | 第24-32页 |
| ·siRNA 的特点 | 第24页 |
| ·通用的 siRNA 设计方法 | 第24-25页 |
| ·基于规则的 siRNA 效率预测方法 | 第25-28页 |
| ·基于机器学习的 siRNA 效率预测方法 | 第28-32页 |
| ·本论文的创新点 | 第32-37页 |
| 第2章 多特征融合的靶向 H1N1 流感病毒的 siRNA 设计 | 第37-57页 |
| ·目前靶向流感病毒的 siRNA 设计方法 | 第37页 |
| ·流感病毒简介 | 第37-40页 |
| ·甲型 H1N1 流感病毒的基因特点 | 第38-39页 |
| ·甲型 H1N1 流感的预防和治疗方法 | 第39-40页 |
| ·新甲型 H1N1 流感病毒简介 | 第40-42页 |
| ·新甲型 H1N1 流感病毒的特点 | 第40-41页 |
| ·新甲型 H1N1 流感病毒基因组进化分析 | 第41页 |
| ·新甲型 H1N1 流感病毒的预防和治疗 | 第41-42页 |
| ·RNA 干扰在抗病毒研究中的应用 | 第42-44页 |
| ·传统抗流感治疗方法存在的问题 | 第42-43页 |
| ·RNA 干扰在抗病毒研究中的应用 | 第43-44页 |
| ·多特征融合的靶向 H1N1 流感病毒的 siRNA 设计方法 | 第44-55页 |
| ·结构系数 | 第45-47页 |
| ·多特征融合的 siRNA 设计算法 | 第47-48页 |
| ·实验分析 | 第48-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第3章 基于随机森林的 siRNA 干扰效率预测模型 | 第57-85页 |
| ·目前 siRNA 干扰效率预测常用的特征 | 第57-58页 |
| ·本文所用的样本集和特征集 | 第58-61页 |
| ·样本集 | 第58-59页 |
| ·特征集 | 第59-61页 |
| ·本模型的背景知识介绍 | 第61-65页 |
| ·决策树 | 第61-63页 |
| ·随机森林算法 | 第63-64页 |
| ·随机森林的特点 | 第64-65页 |
| ·本模型的可行性分析 | 第65-84页 |
| ·定性分析 | 第65-69页 |
| ·定量分析 | 第69-77页 |
| ·与目前常用模型的比较 | 第77-78页 |
| ·特征重要性评估 | 第78-83页 |
| ·本文发现的重要特征与目前已发现的重要特征间的比较 | 第83-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 第4章 结论与展望 | 第85-87页 |
| ·结论 | 第85-86页 |
| ·展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-95页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第95-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
