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基于蛋白质磷酸化相关位点—修饰网络的翻译后修饰位点预测研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-7页 | | ABSTRACT | 第7-8页 | | 第一章 绪论 | 第11-21页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 | | 1.2 研究现状及进展 | 第13-18页 | | 1.2.1 翻译后修饰实验鉴定技术 | 第13-14页 | | 1.2.2 基于计算的翻译后修饰预测工作 | 第14-18页 | | 1.3 研究内容和结构安排 | 第18-21页 | | 第二章 磷酸化相关位点-修饰网络的构建 | 第21-27页 | | 2.1 翻译后修饰相关数据库 | 第21-23页 | | 2.2 翻译后修饰数据处理与分析 | 第23-25页 | | 2.3 磷酸化相关位点-修饰网络的构建 | 第25-26页 | | 2.4 本章总结 | 第26-27页 | | 第三章 基于磷酸化相关位点-修饰网络的磷酸化位点预测 | 第27-43页 | | 3.1 网络链路预测 | 第27-31页 | | 3.1.1 网络链路预测简介 | 第27-28页 | | 3.1.2 网络链路预测算法 | 第28-31页 | | 3.1.2.1 协同过滤 | 第28-29页 | | 3.1.2.2 重启动随机游走 | 第29页 | | 3.1.2.3 基于二分网络的资源配置 | 第29-30页 | | 3.1.2.4 拉普拉斯正则化最小二乘法 | 第30-31页 | | 3.2 SMNBI预测算法 | 第31-32页 | | 3.3 性能评估 | 第32-34页 | | 3.3.1 交叉验证 | 第32-33页 | | 3.3.2 性能评估指标 | 第33-34页 | | 3.4 SMNBI算法与其他网络算法的性能比较 | 第34-36页 | | 3.5 SMNBI算法与磷酸化预测方法的性能比较 | 第36-39页 | | 3.6 SMNBI算法预测结果分析 | 第39-40页 | | 3.7 本章总结 | 第40-43页 | | 第四章 基于多核支持向量机的翻译后修饰位点预测 | 第43-59页 | | 4.1 概述 | 第43-44页 | | 4.2 多核支持向量机 | 第44-47页 | | 4.3 高斯互作谱相似性核的计算 | 第47-48页 | | 4.4 磷酸化位点局部序列相似性核的计算 | 第48-49页 | | 4.5 磷酸化预测性能评估 | 第49-53页 | | 4.6 其他翻译后修饰预测性能评估 | 第53-56页 | | 4.7 MK-SVM算法预测结果分析 | 第56-58页 | | 4.8 本章总结 | 第58-59页 | | 第五章 总结与展望 | 第59-63页 | | 5.1 本文工作总结 | 第59-60页 | | 5.2 工作展望 | 第60-63页 | | 参考文献 | 第63-71页 | | 附录1 SMNBI算法的核心代码实现 | 第71-72页 | | 附录2 MK-SVM算法的核心代码实现 | 第72-73页 | | 附录3 丝/苏氨酸位点上的激酶group的性能对比 | 第73-74页 | | 附录4 酪氨酸位点上的激酶group的性能对比 | 第74-75页 | | 附录5 激酶group CAMK和CMGC的性能指标对比 | 第75-77页 | | 致谢 | 第77-79页 | | 在读期间发表的学术论文 | 第79页 |
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论文编号BS2501153，这篇论文共79页
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