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基于机器学习算法分析BamA蛋白质分子动力学模拟轨迹

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基于机器学习算法分析BamA蛋白质分子动力学模拟轨迹
论文目录
 
中文摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-26页
  1.1 前言第10-11页
  1.2 BamA蛋白质第11-14页
    1.2.1 Bam复合体第11-13页
    1.2.2 BamA第13-14页
  1.3 蛋白质别构效应第14页
  1.4 分子动力学模拟第14-15页
    1.4.1 分子动力学模拟原理第14-15页
  1.5 降维第15-17页
    1.5.1 PCA第16-17页
  1.6 聚类第17-22页
    1.6.1 均值漂移聚类第18-19页
    1.6.2 高斯混合模型第19-20页
    1.6.3 聚类评估方法第20-22页
  1.7 相关性分析第22-25页
    1.7.1 皮尔森相关系数第22-23页
    1.7.2 互信息第23-25页
  1.8 本文研究内容概述第25-26页
第2章 实验方法第26-31页
  2.1 数据选取第26-27页
  2.2 残基构象变化第27-28页
    2.2.1 数据预处理第27页
    2.2.2 降维第27页
    2.2.3 聚类第27-28页
    2.2.4 计算互信息第28页
  2.3 残基平移旋转第28-29页
    2.3.1 数据预处理第28-29页
    2.3.2 聚类第29页
    2.3.3 计算互信息第29页
  2.4 残基整体运动第29-30页
  2.5 计算线性相关系数第30页
  2.6 残基构象变化与蛋白质构象变化互信息第30页
    2.6.1 蛋白质整体的构象变化第30页
  2.7 计算距离第30-31页
第3章 结果与讨论第31-52页
  3.1 降维结果分析第31-32页
  3.2 聚类结果分析第32-40页
    3.2.1 氨基酸残基构象变化聚类结果第32-36页
    3.2.2 残基平移旋转的聚类结果第36-37页
    3.2.3 残基整体运动聚类结果第37-38页
    3.2.4 蛋白质整体构象变化聚类结果第38-40页
  3.3 相关性分析第40-51页
    3.3.1 残基构象互信息第40-45页
    3.3.2 残基平移旋转互信息第45-46页
    3.3.3 残基平移旋转与构象变化互信息第46-48页
    3.3.4 残基整体运动互信息第48-49页
    3.3.5 残基构象变化与蛋白质整体构象变化相关性第49-51页
  3.4 本章小结第51-52页
第4章 结论与展望第52-53页
参考文献第53-57页
作者简介第57-58页
致谢第58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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