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昆虫酚氧化酶抑制剂构效关系研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第4-6页 | ABSTRACT | 第6-8页 | 第一章 绪论 | 第14-26页 | 1.1 昆虫酚氧化酶研究概况 | 第14-18页 | 1.1.1 酚氧化酶 | 第14-16页 | 1.1.2 昆虫酚氧化酶概况 | 第16-18页 | 1.1.3 昆虫酚氧化酶抑制剂及应用前景 | 第18页 | 1.2 化学信息学与定量构效关系(QSAR)建模 | 第18-22页 | 1.2.1 化学信息学 | 第18-20页 | 1.2.2 机器学习方法 | 第20-21页 | 1.2.3 QSAR模型概述 | 第21-22页 | 1.3 迁移学习 | 第22-24页 | 1.4 研究内容和主要贡献 | 第24-26页 | 第二章 昆虫酚氧化酶抑制剂定性分类研究 | 第26-48页 | 2.1 基于昆虫酚氧化酶抑制剂数据的定性分类模型 | 第26-32页 | 2.1.1 数据收集及预处理 | 第26-27页 | 2.1.2 描述符计算与筛选 | 第27-29页 | 2.1.3 模型构建 | 第29-31页 | 2.1.4 模型评价 | 第31-32页 | 2.2 基于拓展数据库的定性分类模型 | 第32-39页 | 2.2.1 数据收集与预处理 | 第32-34页 | 2.2.2 描述符计算与筛选 | 第34-35页 | 2.2.3 模型构建 | 第35-39页 | 2.2.4 模型评价 | 第39页 | 2.3 基于迁移学习的定性分类模型 | 第39-45页 | 2.3.1 利用外部测试集验证传统机器学习模型性能 | 第40页 | 2.3.2 基于TRADABOOST算法的定性分类模型构建 | 第40-42页 | 2.3.3 模型预测效果对比分析 | 第42-45页 | 2.4 本章小结 | 第45-48页 | 第三章 昆虫酚氧化酶抑制剂定量预测研究 | 第48-62页 | 3.1 数据收集及预处理 | 第48-49页 | 3.1.1 数据的获得和整理 | 第48页 | 3.1.2 划分训练集和测试集 | 第48-49页 | 3.2 描述符计算与筛选 | 第49-50页 | 3.2.1 分子描述符的计算和选择 | 第49页 | 3.2.2 描述符的筛选 | 第49-50页 | 3.3 模型构建 | 第50-53页 | 3.3.1 采用多元线性回归的模型构建 | 第50-51页 | 3.3.2 采用支持向量机的模型构建及参数寻优 | 第51-53页 | 3.4 模型评价 | 第53-55页 | 3.4.1 模型评价指标计算与讨论 | 第53-54页 | 3.4.2 模型绘制散点图结果与讨论 | 第54-55页 | 3.5 模型对外部测试集的预测 | 第55-61页 | 3.5.1 外部测试集数据收集与讨论 | 第56页 | 3.5.2 预测结果与讨论 | 第56-61页 | 3.6 本章小结 | 第61-62页 | 第四章 结论与建议 | 第62-64页 | 4.1 结论 | 第62页 | 4.2 建议 | 第62-64页 | 参考文献 | 第64-70页 | 致谢 | 第70-72页 | 导师简介 | 第72-74页 | 作者简介 | 第74-75页 | 附件 | 第75-76页 |
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