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机器学习方法在生物序列分析中的应用
论文目录
致谢
第3-4页
摘要
第4-6页
ABSTRACT
第6-8页
1 绪论
第11-22页
1.1 生物信息学概述
第11-17页
1.2 生物序列分析
第17-18页
1.3 机器学习和数据挖掘
第18-19页
1.4 本文的内容和结构
第19-22页
2 机器学习方法
第22-41页
2.1 隐马尔可夫模型
第22-25页
2.2 集成学习方法
第25-34页
2.3 语言学模型
第34-40页
2.4 本章总结
第40-41页
3 基于集成学习的蛋白质序列对比
第41-58页
3.1 蛋白质序列比对
第41-45页
3.2 基于集成学习的蛋白质序列比对算法
第45-54页
3.3 测试结果
第54-57页
3.4 总结
第57-58页
4 一种快速比对非编码RNA序列-结构的算法
第58-75页
4.1 引言
第58-61页
4.2 RNA结构
第61-63页
4.3 传统共变模型
第63-69页
4.4 改进的共变模型与算法
第69-72页
4.5 实验结果
第72-73页
4.6 结论
第73-75页
5 基于图论的转录因子结合位点识别
第75-90页
5.1 引言
第75-76页
5.2 转录因子结合位点的识别
第76-80页
5.3 模型与算法
第80-85页
5.4 实验结果
第85-88页
5.5 结论
第88-90页
6 基于圈论的DNA微阵列数据聚类算法
第90-108页
6.1 引言
第90-91页
6.2 DNA微阵列数据分析和聚类算法
第91-99页
6.3 模型和算法
第99-105页
6.4 实验结果
第105-106页
6.5 结论
第106-108页
7 总结与展望
第108-111页
7.1 总结
第108-109页
7.2 展望
第109-111页
参考文献
第111-126页
攻读博士学位期间发表和录用论文
第126页
论文编号
BS3928950
,这篇论文共
126
页
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