基于深度学习的采样技术在蛋白质结构预测中运用

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基于深度学习的采样技术在蛋白质结构预测中运用

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基于深度学习的采样技术在蛋白质结构预测中运用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-12页
第一章引言	第12-19页
1.1 研究背景	第12-15页
1.1.1 蛋白质结构预测	第12-14页
1.1.2 采样和带约束的采样	第14页
1.1.3 深度学习的应用	第14-15页
1.2 研究内容	第15-16页
1.3 研究意义	第16-17页
1.4 本文组织结构	第17-19页
第二章蛋白质结构预测中的采样技术	第19-32页
2.1 结构预测与采样	第19-25页
2.1.1 蛋白质结构	第19-23页
2.1.2 蛋白质结构的计算表达	第23-24页
2.1.3 采样和能量函数	第24-25页
2.2 Rosetta采样	第25-26页
2.2.1 两个主要阶段	第25-26页
2.2.2 蒙特卡罗最小化	第26页
2.3 I-TASSER采样	第26-28页
2.3.1 I-TASSER中蛋白质构象的表达	第26-27页
2.3.2 构象的采样	第27-28页
2.3.3 副本交换蒙特卡罗(REMC)	第28页
2.4 QUARK采样	第28-31页
2.4.1 QUARK对自由度的改进	第29-30页
2.4.2 QUARK对构象采样的改进	第30-31页
2.4.3 其它方面的改进	第31页
2.5 本章小结	第31-32页
第三章基于CNN的蛋白质结构打分函数	第32-48页
3.1 卷积神经网络	第32-35页
3.1.1 稀疏连接	第32-33页
3.1.2 权值共享	第33-34页
3.1.3 CNN网络结构	第34-35页
3.2 材料与方法	第35-41页
3.2.1 GDT-Score	第35页
3.2.2 数据集	第35-38页
3.2.3 模型和训练	第38-41页
3.3 实验结果分析	第41-46页
3.3.1 超参数选择实验	第41-44页
3.3.2 GDT-Score预测实验	第44-46页
3.4 本章小结	第46-48页
第四章基于距离约束的HMC采样	第48-67页
4.1 HMC采样	第48-51页
4.1.1 Hamiltonian动力学	第49页
4.1.2 Leap-Frog算法	第49页
4.1.3 Metropolis判定	第49-50页
4.1.4 在蛋白质结构预测中的运用	第50-51页
4.2 距离约束	第51页
4.3 材料与方法	第51-58页
4.3.1 数据准备	第51-53页
4.3.2 模型构建	第53-55页
4.3.3 实验流程	第55-58页
4.4 实验结果与分析	第58-65页
4.4.1 残基对优化	第58-62页
4.4.2 结构优化	第62-65页
4.4.3 结果讨论	第65页
4.5 本章小结	第65-67页
第五章总结与展望	第67-69页
5.1 工作总结	第67页
5.2 研究展望	第67-69页
参考文献	第69-78页
发表文章目录及科研项目	第78-79页
致谢	第79-80页

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