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基于序列信息的DNA结合蛋白质预测方法研究

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基于序列信息的DNA结合蛋白质预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-19页
  1.1 课题背景第9-10页
  1.2 研究目的及意义第10-12页
  1.3 国内外相关技术发展现状第12-16页
    1.3.1 结构已知的 DNA 结合蛋白质预测第12-13页
    1.3.2 结构未知的 DNA 结合蛋白质预测第13-16页
  1.4 本文的主要研究内容和组织结构第16-19页
    1.4.1 主要研究内容第16-17页
    1.4.2 论文组织结构第17-19页
第2章 基于 TOP-N-GRAM 的 DNA 结合蛋白质预测第19-33页
  2.1 引言第19页
  2.2 蛋白质频率谱第19-21页
    2.2.1 PSI-BLAST 多序列比对方法第19-20页
    2.2.2 蛋白质频率谱计算方法第20-21页
  2.3 基于 TOP-N-GRAM 的蛋白质向量化方法研究第21-24页
    2.3.1 Top-n-gram 向量化方法第21-22页
    2.3.2 支持向量机第22-24页
  2.4 实验结果与分析第24-32页
    2.4.1 实验数据集第24-26页
    2.4.2 实验设置第26-28页
    2.4.3 性能评估第28-32页
  2.5 本章小结第32-33页
第3章 基于 PSSM-DT 的 DNA 结合蛋白质预测第33-47页
  3.1 引言第33页
  3.2 位置特异性分数矩阵(PSSM)第33-34页
  3.3 基于 ACC 的 DNA 结合蛋白质预测第34-35页
  3.4 基于 PSSM-DT 的蛋白质向量化方法第35-36页
  3.5 实验结果及分析第36-45页
    3.5.1 实验数据集第36-37页
    3.5.2 性能评估第37-41页
    3.5.3 特征分析第41-45页
  3.6 本章小结第45-47页
第4章 基于集成学习的 DNA 结合蛋白质预测第47-63页
  4.1 引言第47页
  4.2 基于 CDT 的蛋白质向量化方法第47-49页
  4.3 集成学习技术在 DNA 结合蛋白质预测上的应用研究第49-53页
  4.4 实验结果与分析第53-61页
    4.4.1 实验数据集第53页
    4.4.2 实验设置第53-54页
    4.4.3 训练集扩展前 enDNA-Prot 的性能第54-56页
    4.4.4 训练集扩展后 enDNA-Prot 的性能第56-59页
    4.4.5 Top-n-gram 和 PSSM-DT 方法在 enDNA-Prot 模型上的应用第59-61页
  4.5 本章小结第61-63页
结论第63-64页
参考文献第64-72页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第72-74页
致谢第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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