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MicroRNA识别及其与疾病关联的预测算法研究

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MicroRNA识别及其与疾病关联的预测算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-15页
第1章 绪论第15-26页
  · 课题研究背景及意义第15-17页
  · miRNA 相关知识介绍第17-19页
    · miRNA 前体一级序列和二级结构第17页
    · miRNA 产生过程和作用机制第17-18页
    · miRNA 与疾病的关系第18-19页
    · miRNA 的计算预测依据第19页
  · 国内外研究现状第19-23页
  · 本文主要工作第23-26页
第2章 基于机器学习的 miRNA 前体分类预测方法第26-50页
  · 引言第26-27页
  · miRNA 前体特征第27-30页
  · 基于遗传算法的 miRNA 前体特征选择第30-38页
    · 特征选择的影响因素第30-32页
    · miRNA 前体特征选择算法第32-38页
  · 分类预测 miRNA 前体算法第38-40页
  · miRNA 前体分类预测算法复杂度分析第40-41页
  · 实验结果与分析第41-47页
    · miRNA 前体数据集第41-43页
    · miRNA 前体分类性能评估第43页
    · miRNA 前体特征选择结果第43-45页
    · 与其它方法比较结果第45-47页
  · 人类 miRNA 前体分类模型的建立与测试第47-48页
  · 本章小结第48-50页
第3章 基于支持向量机的 miRNA 成熟体位置预测方法第50-78页
  · 引言第50页
  · miRNA 成熟体特征第50-53页
  · 基于支持向量机的位置预测方法第53-55页
    · miRNA:miRNA*候选评分第53页
    · 真/假 miRNA:miRNA*的提取第53-54页
    · 基于支持向量机的位置预测模型第54-55页
  · miRNA 成熟体预测过程优化第55-56页
  · miRNA 成熟体特征选择第56页
  · 两阶段样本选择方法第56-60页
    · 基于 K 个最近邻的密度估计第57页
    · 基于密度估计的反例样本选择第57-58页
    · 基于主动学习的反例样本选择第58-60页
  · miRNA 成熟体预测算法复杂度分析第60-61页
  · 实验结果与分析第61-71页
    · 实验数据集及评估方法第61-62页
    · 特征子集评估结果第62-64页
    · miRNA 成熟体特征选择结果第64-65页
    · miRNA 成熟体样本选择结果第65-66页
    · 与其它方法比较结果第66-71页
  · 动物 miRNA 成熟体预测模型的建立与测试第71-76页
  · 本章小结第76-78页
第4章 基于 K 个最相似邻居的疾病关联 miRNA 预测方法第78-98页
  · 引言第78页
  · miRNA 与疾病关联数据预处理第78-79页
  · miRNA 功能相似性度量方法第79-82页
    · 计算 miRNA 功能相似性第79-81页
    · miRNA 功能相似性度量优化第81-82页
  · 基于 K 个最相似邻居的预测算法第82-84页
  · 基于加权的疾病关联 miRNA 预测第84-88页
    · 基于 miRNA 家族的权值分配第84-86页
    · 基于 miRNA 分簇的权值分配第86-87页
    · 基于带权的疾病关联 miRNA 预测算法第87-88页
  · 预测算法复杂度分析第88页
  · 实验结果与分析第88-97页
    · 预测评估方法第88-89页
    · HDMP 和 HDMPW 的预测性能第89-90页
    · 与其它方法比较结果第90-94页
    · 实例分析:基于 K 个最相似邻居的乳腺肿瘤相关 miRNA 预测第94-97页
  · 本章小结第97-98页
第5章 基于随机游走的疾病关联 miRNA 预测方法第98-112页
  · 引言第98页
  · 基于随机游走的疾病关联 miRNA 预测第98-106页
    · 有重启的随机游走模型第98-99页
    · 疾病关联 miRNA 的特点第99-101页
    · 基于有重启的随机游走的预测算法第101-106页
  · 预测算法复杂度分析第106页
  · 实验结果与分析第106-111页
    · 算法参数对预测性能的影响第106-108页
    · 与 HDMP 和 HDMPW 预测方法比较结果第108-109页
    · 实例分析:基于随机游走的乳腺肿瘤相关 miRNA 预测第109-111页
  · 本章小结第111-112页
结论第112-114页
参考文献第114-123页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第123-125页
致谢第125-126页
个人简历第126页

本篇论文共126页,点击这进入下载页面
 
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