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蛋白质超二级结构预测研究

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蛋白质超二级结构预测研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-12 页
1 绪论第12-29 页
  · 研究背景第12-18 页
    · 计算生物学的产生及发展第12-13 页
    · 蛋白质结构预测第13-16 页
    · 研究新的预测方法的基础第16-18 页
  · 研究现状第18-24 页
    · 蛋白质的二级结构预测第18-23 页
    · 蛋白质的超二级结构预测第23-24 页
  · 本文主要研究内容第24-26 页
    · 编码方式对二级结构预测精度的影响分析第25 页
    · 特殊超二级结构β发夹的预测第25 页
    · 一般超二级结构预测第25-26 页
  · 论文主要工作成果第26-27 页
  · 论文组织结构第27-29 页
2 相关研究基础第29-46 页
  · 蛋白质结构层次第29-36 页
    · 蛋白质分子组成第29-30 页
    · 蛋白质分子的层次结构第30-35 页
    · 简单蛋白质超二级结构第35-36 页
  · 支持向量机(SVM)第36-44 页
    · 最优分类面第37-39 页
    · 广义最优分类面第39-41 页
    · 高维空间中的最优分类面第41-43 页
    · 核函数第43-44 页
  · 离散量及离散增量第44-45 页
  · 本章小结第45-46 页
3 编码方式对二级结构预测精度的影响分析第46-59 页
  · 基本原理第46-47 页
  · 五种氨基酸编码方式第47-48 页
    · 正交编码第47 页
    · 五位编码第47 页
    · Codon 编码(基本型)第47 页
    · Codon 编码(扩展型)第47 页
    · Profile 编码第47-48 页
  · 数据集第48-49 页
    · Ruan36 数据集第48-49 页
    · PSIPRED Set 数据集第49 页
  · 预测模型第49-52 页
    · 8 态-3 态转换第49-50 页
    · 滑动窗口技术第50-52 页
  · 实验结果及分析第52-57 页
    · 性能评价指标第52 页
    · Ruan36 数据集的实验结果第52-54 页
    · PSIPRED Set 数据集的实验结果第54-57 页
  · 本章小结第57-59 页
4 基于支持向量机的 β 发夹预测第59-73 页
  · 数据集第59-60 页
    · ArchDB40 数据集第59 页
    · Kumar 数据集第59-60 页
  · β-发夹模式抽取第60-61 页
    · 模式长度选取第60 页
    · 模式抽取规则第60-61 页
  · 预测模型第61-65 页
    · 特征表达第61-64 页
    · β-发夹分类器第64-65 页
  · 实验结果及分析第65-72 页
    · 性能评价指标第66 页
    · 对 ArchDB40 数据集的预测结果第66-67 页
    · 对Kumar 数据集的预测结果第67-69 页
    · 对CASP6 的63 个蛋白质的预测检验第69-72 页
  · 本章小结第72-73 页
5 基于离散增量结合二次判别分析的 β 发夹预测第73-87 页
  · 离散量理论第73-74 页
  · 二次判别分析(QD)第74-75 页
  · 预测模型第75-79 页
    · 氨基酸基本组成成份第75-77 页
    · 二肽组成成份第77 页
    · 氨基酸组成分布第77-79 页
  · 实验结果及分析第79-86 页
    · 性能评价指标第79 页
    · 对 ArchDB40 数据集的预测结果第79-80 页
    · 对Kumar 数据集的预测结果第80-82 页
    · 对CASP6 的63 个蛋白质的预测检验第82-86 页
  · 本章小结第86-87 页
6 一般超二级结构预测第87-107 页
  · 数据集第87 页
  · 超二级结构模式抽取第87-89 页
  · 预测模型第89-96 页
    · 特征表达第89-94 页
    · 超二级结构分类器第94-96 页
  · 实验结果及分析第96-106 页
    · 性能评价指标第97 页
    · SVM 使用单参数预测结果第97-99 页
    · SVM 使用组合参数的预测结果第99-101 页
    · QD 使用单参数预测结果第101-102 页
    · QD 使用组合参数的预测结果第102-104 页
    · 不同方法预测结果的比较第104-106 页
  · 本章小结第106-107 页
7 总结第107-109 页
  · 主要结论第107-108 页
  · 后续研究工作的展望第108-109 页
致谢第109-111 页
参考文献第111-119 页
附录第119页

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