基于序列组分与位点特征的基因功能位点识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1 功能位点识别研究日的、意义及背景 | 第10-11页 |
| 2 功能位点识别研究内容 | 第11-12页 |
| 3 功能位点识别研究现状 | 第12-13页 |
| 4 本文研究内容与创新点 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究创新点 | 第14页 |
| 5 内容编排 | 第14-16页 |
| 第二章 支持向量机与特征提取方法 | 第16-26页 |
| 1 机器学习简介 | 第16-17页 |
| 2 支持向量机 | 第17-22页 |
| ·支持向量机原理 | 第18-20页 |
| ·VC维 | 第18页 |
| ·推广性的界 | 第18页 |
| ·结构风险最小原则 | 第18-19页 |
| ·转导推理 | 第19页 |
| ·核函数 | 第19-20页 |
| ·支持向量机分类 | 第20-22页 |
| 3 卡平方独立性测验 | 第22-23页 |
| ·2×c表的独立性测验 | 第22-23页 |
| 4 特征方法 | 第23-24页 |
| ·多尺度组分特征 | 第23页 |
| ·位点特征 | 第23-24页 |
| ·位点关联特征 | 第24页 |
| 5 模型验证 | 第24-26页 |
| 第三章 人类剪接位点识别模型的构建 | 第26-43页 |
| 1 数据集 | 第28-29页 |
| 2 结果与分析 | 第29-42页 |
| ·HS~3D数据集结果 | 第29-36页 |
| ·卡平方独立性测验 | 第29-30页 |
| ·MSC参数寻优 | 第30-31页 |
| ·Pos参数寻优 | 第31-32页 |
| ·APR参数寻优 | 第32-33页 |
| ·特征综合模型结果 | 第33-34页 |
| ·1:10样本比例预测结果 | 第34-36页 |
| ·NN269数据集结果 | 第36-42页 |
| ·卡平方测验 | 第36-37页 |
| ·MSC参数寻优 | 第37-38页 |
| ·Pos参数寻优 | 第38-39页 |
| ·APR参数寻优 | 第39-41页 |
| ·特征综合模型结果 | 第41-42页 |
| ·与NN269数据集上其他方法比较 | 第42页 |
| 3 讨论与总结 | 第42-43页 |
| 第四章 人类PolⅡ启动子识别模型的构建 | 第43-51页 |
| 1 数据集 | 第45页 |
| 2 结果与分析 | 第45-50页 |
| ·卡平方独立性测验 | 第45-46页 |
| ·MSC参数寻优 | 第46-47页 |
| ·位点及位点关联特征结果 | 第47页 |
| ·特征综合结果 | 第47-48页 |
| ·不同比例训练测试样本下结果 | 第48-49页 |
| ·与启动子预测软件比较 | 第49-50页 |
| 3 讨论与总结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-54页 |
| 1 论文创新点及其主要结论 | 第51-52页 |
| 2 论文不足及其展望 | 第52-54页 |
| ·论文不足 | 第52页 |
| ·研究展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简历 | 第62页 |
