基于深度学习的蛋白质残基相互作用预测

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基于深度学习的蛋白质残基相互作用预测

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基于深度学习的蛋白质残基相互作用预测

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-12页
第一章引言	第12-18页
1.1 课题背景	第12-14页
1.2 研究内容	第14-15页
1.3 研究意义	第15-16页
1.4 本文组织结构	第16-18页
第二章残基相互作用预测相关技术	第18-28页
2.1 蛋白质结构描述及其计算表达	第18-22页
2.1.1 蛋白质结构描述	第18-21页
2.1.2 蛋白质结构的计算表达及预测	第21-22页
2.2 残基相互作用预测	第22-27页
2.2.1 残基相互作用定义	第22页
2.2.2 残基相互作用预测结果的评估方法	第22-23页
2.2.3 残基相互作用预测的常用特征	第23-25页
2.2.4 残基相互作用预测的主要方法	第25-27页
2.3 本章小结	第27-28页
第三章残基相互作用预测的模型与训练算法设计	第28-41页
3.1 引言	第28-30页
3.2 递归神经网络介绍	第30-34页
3.2.1 传统递归神经网络	第31页
3.2.2 Long Short-term Memory	第31页
3.2.3 Gated Recurrent Unit	第31-33页
3.2.4 双向递归神经网络	第33-34页
3.3 模型结构设计	第34-36页
3.3.1 序列特征重组层	第34-35页
3.3.2 模型整体架构	第35-36页
3.4 模型训练算法设计	第36-39页
3.4.1 处理变长序列输入的按batch训练算法	第36-38页
3.4.2 模型训练过程中的动态采样算法	第38-39页
3.5 本章小结	第39-41页
第四章残基相互作用预测结果评估	第41-58页
4.1 引言	第41页
4.2 实验数据	第41-43页
4.3 基于人工选择的超参数预测中范围残基相互作用	第43-48页
4.3.1 基于人工选择的超参数	第43页
4.3.2 实验结果及分析	第43-48页
4.4 基于超参数优化技术搜索的超参数预测中长范围残基相互作用	第48-57页
4.4.1 Hyperopt超参数优化框架介绍	第49-50页
4.4.2 基于超参数优化技术搜索的超参数	第50-52页
4.4.3 实验结果及分析	第52-57页
4.5 本章小结	第57-58页
第五章总结与展望	第58-61页
5.1 工作总结	第58-60页
5.2 研究展望	第60-61页
参考文献	第61-69页
发表文章目录及科研项目	第69-70页
致谢	第70-71页

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