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用机器学习方法预测非编码RNA-蛋白质相互作用关系
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-13页
    1.1 研究背景和意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-11页
    1.3 本论文的主要研究内容第11页
    1.4 论文各章节安排第11-13页
第2章 预测非编码RNA-蛋白质相互作用的理论基础第13-21页
    2.1 特征提取第13页
    2.2 自编码器第13-15页
    2.3 三种机器学习算法第15-19页
        2.3.1 随机森林第15-17页
        2.3.2 XGBoost第17-18页
        2.3.3 Light GBM第18-19页
    2.4 评估指标第19-20页
    2.5 本章小结第20-21页
第3章 预测非编码RNA-蛋白质相互作用研究过程第21-31页
    3.1 数据采集第21-22页
    3.2 特征提取第22页
    3.3 特征预处理第22-26页
    3.4 训练三个机器学习模型第26-30页
        3.4.1 随机森林模型训练第27-29页
        3.4.2 XGBoost模型训练第29-30页
        3.4.3 Light GBM模型训练第30页
    3.5 本章小结第30-31页
第4章 结果分析与讨论第31-38页
    4.1 三个模型间比较第31-34页
        4.1.1 三个模型在RPI369与RPI488 两个数据集结果比较第31-32页
        4.1.2 三个模型在RPI1807、RPI2241与RPI13254 三个数据集结果比较第32-34页
    4.2 本研究方法与前人方法比较第34-35页
    4.3 非编码RNA-蛋白质相互作用结果分析与讨论第35-36页
    4.4 本章小结第36-38页
总结与展望第38-40页
参考文献第40-43页
攻读学位期间发表的学术论文第43-44页
致谢第44页
 
 
论文编号BS4674324，这篇论文共44页
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