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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

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