自然处理肽的生物信息学研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 生物信息学 | 第10页 |
| 1.2 自然处理肽 | 第10-11页 |
| 1.3 自然处理肽的生物信息学研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 自然处理肽来源与定位研究进展 | 第11-12页 |
| 1.3.2 自然处理肽的预测研究进展 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 自然处理肽的来源与定位研究 | 第14-28页 |
| 2.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 2.2 材料和方法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 数据集 | 第15-16页 |
| 2.2.2 序列比对方法及用到数据库 | 第16-18页 |
| 2.2.3 工作流程 | 第18-19页 |
| 2.3 结果分析 | 第19-26页 |
| 2.3.1 在蛋白水平上证实了蛋白质的存在 | 第19-21页 |
| 2.3.2 新基因 | 第21-24页 |
| 2.3.3 SNP和SAAP | 第24-26页 |
| 2.3.4 信息不明确的序列 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于机器学习方法的自然处理肽预测 | 第28-46页 |
| 3.1 研究背景 | 第28-29页 |
| 3.2 材料和方法 | 第29-35页 |
| 3.2.1 数据集 | 第29-30页 |
| 3.2.2 特征编码方式 | 第30-32页 |
| 3.2.3 预测方法 | 第32-33页 |
| 3.2.4 性能评估 | 第33页 |
| 3.2.5 构建组合支持向量机模型 | 第33-35页 |
| 3.3 结果分析 | 第35-45页 |
| 3.3.1 等位基因HLA-A0201结果 | 第35-38页 |
| 3.3.2 等位基因HLA-B0702结果 | 第38-39页 |
| 3.3.3 等位基因HLA-B3501结果 | 第39-40页 |
| 3.3.4 等位基因HLA-B4403结果 | 第40-41页 |
| 3.3.5 等位基因HLA-B5301结果 | 第41-42页 |
| 3.3.6 等位基因HLA-B5701结果 | 第42-43页 |
| 3.3.7 网络服务 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 总结和展望 | 第46-48页 |
| 4.1 全文总结 | 第46页 |
| 4.2 后续展望 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 附录 | 第54-63页 |
| 硕士期间取得的研究成果 | 第63页 |
