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基于蛋白质序列信息预测二硫键的新方法研究
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基于蛋白质序列信息预测二硫键的新方法研究
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-9页
1 绪论
第9-13页
· 引言
第9页
· 研究背景
第9-11页
· 研究意义
第9-10页
· 研究现状
第10-11页
· 论文研究主要内容
第11页
· 论文结构安排
第11-13页
2 蛋白质序列数据处理
第13-27页
· 引言
第13页
· 蛋白质简介
第13-16页
· 蛋白质功能
第13-14页
· 蛋白质结构
第14-16页
· 数据来源
第16-18页
· 基于蛋白质数据的生物信息分析的蛋白质特征介绍
第18-26页
· 蛋白质数据分析
第18页
· 氨基酸残基特征
第18-21页
· 位置特异得分矩阵(PSSM)
第18-20页
· 预测的二级结构特征(PSS)
第20页
· 滑动窗口介绍
第20-21页
· 半胱氨酸对特征
第21-25页
· 半胱氨酸序列距离特征(DOC)
第21-22页
· 关联突变特征(CM)
第22-24页
· 半胱氨酸空间距离特征(PDBCR)
第24-25页
· 全局特征
第25-26页
· 氨基酸比例特征(AAC)
第25页
· 蛋白质分子质量(ProW)
第25页
· 蛋白质序列长度(ProL)
第25-26页
· 本章小结
第26-27页
3 特征选择
第27-33页
· 引言
第27页
· 特征选择介绍
第27-28页
· 传统选择方法
第28-29页
· 方差得分特征选择
第28页
· 拉普拉斯得分特征选择
第28-29页
· 费舍得分特征选择
第29页
· 相关性选择
第29-32页
· 本章小结
第32-33页
4 基于支持向量回归的二硫键连接模式预测模型
第33-42页
· 引言
第33页
· 预测模型建立
第33-41页
· 支持向量机
第34-37页
· 支持向量回归
第37-39页
· 随机森林
第39-40页
· KNN
第40-41页
· 本章小结
第41-42页
5 蛋白质序列二硫键预测实验结果与分析
第42-57页
· 引言
第42页
· 性能评估
第42-44页
· 二硫键形成的模式预测方法
第42-43页
· 二硫键模式预测性能评估标准
第43页
· 4重交叉验证
第43-44页
· 实验结果与分析讨论
第44-53页
· 支持向量回归实验
第44-49页
· 不同特征组合对实验结果的影响
第44-45页
· 单变量特征选择对预测的影响
第45-46页
· 对费舍选择的分析
第46-47页
· 相关性特征选择对预测的影响
第47-48页
· 与支持向量分类比较
第48-49页
· 其它分类器下的预测结果
第49-50页
· 与其它实验结果比较
第50-52页
· 实验结果的显著性检验
第52-53页
· 预测系统展示
第53-55页
· 运行环境说明
第53页
· 系统介绍
第53-55页
· 本章小结
第55-57页
6 总结与展望
第57-59页
· 研究工作总结
第57页
· 未来的工作与展望
第57-59页
致谢
第59-60页
参考文献
第60-65页
附录
第65页
本篇论文共
65
页,
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