蛋白质质谱数据分析模型及其应用

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蛋白质质谱数据分析模型及其应用

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蛋白质质谱数据分析模型及其应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-16页
1.1 研究背景与意义	第9-10页
1.2 研究现状	第10-14页
1.2.1 蛋白组质谱技术研究现状	第10-12页
1.2.2 蛋白组质谱数据处理研究现状	第12-13页
1.2.3 蛋白组质谱数据分析研究现状	第13页
1.2.4 蛋白质图形表示研究现状	第13-14页
1.3 本文的主要工作	第14-16页
2 蛋白质质谱数据预处理	第16-22页
2.1 引言	第16页
2.2 蛋白质组学质谱数据	第16-18页
2.2.1 质谱原始数据的介绍	第16-17页
2.2.2 实验数据集的介绍	第17-18页
2.3 蛋白质组学质谱数据预处理	第18-19页
2.3.1 数据去噪	第18-19页
2.3.2 质谱数据基线校正	第19页
2.3.3 质谱数据提取	第19页
2.4 实验数据集的预处理	第19-21页
2.5 本章小结	第21-22页
3 蛋白质质谱数据特征选择	第22-29页
3.1 引言	第22页
3.2 质谱数据转化为蛋白质序列	第22-23页
3.3 序列准星形图	第23-28页
3.3.1 构建序列准星形图	第24-25页
3.3.2 计算准星形图的各种拓扑指数	第25-28页
3.4 本章小结	第28-29页
4 蛋白质质谱数据分类模型	第29-43页
4.1 引言	第29页
4.2 机器学习算法	第29-33页
4.2.1 支持向量机	第30-32页
4.2.2 分类性能度量	第32-33页
4.3 构建二分类模型	第33-35页
4.3.1 数据归一化	第33页
4.3.2 核函数的种类	第33-34页
4.3.3 构建模型	第34-35页
4.4 模型预测结果	第35-42页
4.4.1 线性核函数	第35-36页
4.4.2 多项式核函数	第36-38页
4.4.3 高斯核函数	第38-39页
4.4.4 Sigmoid核函数	第39-40页
4.4.5 结果分析	第40-42页
4.5 本章小结	第42-43页
5 二分类模型的应用及其推广	第43-49页
5.1 引言	第43页
5.2 二分类情况	第43-46页
5.2.1 实验数据集介绍	第43页
5.2.2 控制组和癌症组的分类预测	第43-44页
5.2.3 控制组和良性组的分类预测	第44-45页
5.2.4 良性组和癌症组的分类预测	第45-46页
5.3 二分类模型推广到三分类模型	第46-48页
5.4 本章小结	第48-49页
6 总结和展望	第49-51页
6.1 内容总结	第49页
6.2 展望	第49-51页
参考文献	第51-56页
攻读硕士学位期间的研究成果	第56-57页
致谢	第57页

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