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基于机器学习方法的冷胁迫蛋白识别

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基于机器学习方法的冷胁迫蛋白识别
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-18页
  1.1 课题背景及研究目的和意义第8-13页
    1.1.1 研究背景第8-9页
    1.1.2 冷胁迫概述第9-11页
    1.1.3 生物信息学中的机器学习第11-13页
  1.2 国内外研究现状分析第13-16页
    1.2.1 蛋白质结构、功能预测发展情况第13-16页
    1.2.2 蛋白质数据库发展现状第16页
  1.3 主要研究内容第16-18页
第2章 特征提取方法分析第18-28页
  2.1 引言第18页
  2.2 基于序列的特征提取方法第18-21页
    2.2.1 信息理论特征第18-19页
    2.2.2 20 位序列特征第19-20页
    2.2.3 隔K取N特征第20-21页
  2.3 基于蛋白质二级结构的特征提取方法第21-27页
    2.3.1 重叠属性特征第21-22页
    2.3.2 21 位序列特征第22-23页
    2.3.3 伪氨基酸组成第23-25页
    2.3.4 序列结构综合特征第25-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第3章 冷胁迫蛋白分类实验过程及结果第28-42页
  3.1 引言第28页
  3.2 数据集介绍与数据库处理第28-29页
  3.3 对PU Learning方法的尝试第29-32页
    3.3.1 PU Learning简介第29-31页
    3.3.2 PU Learning实验及结果第31-32页
  3.4 在原数据集上的尝试第32-37页
    3.4.1 LibD3C实验及结果第32-33页
    3.4.2 Libsvm实验及结果第33-37页
  3.5 构建新的负例集合第37-40页
  3.6 总结第40-42页
第4章 拟南芥冷胁迫蛋白数据库的搭建第42-57页
  4.1 引言第42页
  4.2 功能说明第42-43页
  4.3 开发技术对比第43-46页
  4.4 数据库设计第46-48页
  4.5 网站设计与实现第48-56页
  4.6 本章小结第56-57页
结论第57-59页
参考文献第59-64页
致谢第64页

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