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第一章绪论
1.1生物信息学相关概念
1.1.1生物信息学(Bioinformatics)的兴起
1.1.2蛋白质组学研究在生物信息学中的地位
1.1.3生物信息学常用的方法与技术
1.2神经网络技术的发展与应用
1.2.1神经网络技术
1.2.2神经网络模型
1.2.3神经网络技术与生物信息学
1.3本文的研究内容与创新点
1.3.1主要研究内容与章节安排
1.3.2主要创新点
参考文献
第二章径向基神经网络理论
2.1径向基函数神经网络
2.2 RBFNN的映射关系
2.3 RBFNN的分类本质
2.4 RBFNN网络设计的基本原则
2.5 RBFNN网络几个常用的学习方法
2.5.1误差反传算法
2.5.2递推最小二乘算法
2.5.3伪逆学习算法
2.6径向基概率神经网络(RBPNN)
2.7本章小结
参考文献
第三章基于BRFNN的蛋白质二级结构预测
3.1蛋白质的组成及其结构的一般概念
3.2蛋白质结构预测概述
3.2.1蛋白质二级结构预测
3.3氨基酸残基构象分类
3.3.1数据来源与假定
3.3.2统计算法
3.3.3氨基酸构象分类
3.4基于残基构象信息和神经网络技术的蛋白质二级结构预测
3.4.1网络结构与参数设置
3.4.2利用氨基酸构象分类信息来改进预测精度
3.4.3模拟结果与相关讨论
3.5本章小结
参考文献
第四章基于遗传算法和RBFNN的蛋白质残基空间距离预测研究
4.1残基空间距离(Spatial Distance)
4.1.1 PDB序列记录及蛋白质骨架的显示
4.1.2蛋白质残基空间距离图谱
4.2遗传算法(Genetic Algorithm)
4.2.1基于GA的特征子集选择的一般方法
4.2.2基于GA的线性特征变换的一般方法
4.2.3基于GA的非线性特征变换
4.3优化RBF神经网络结构的遗传算法及其算子构造
4.3.1遗传算法的几个相关概念
4.3.2个体(染色体)编码
4.3.3适应度函数的构造
4.3.4选择、交叉、变异算子的设计
4.4基GA优化RBFNN的蛋白质残基空间距离预测
4.4.1参数选择与数据准备
4.4.2残基空间距离预测模拟结果
4.5本章小结
参考文献
第五章基于二进制编码策略和RBFNN的残基作用图谱研究
5.1残基作用图谱(Contact Map)预测
5.1.1残基作用图谱(Contact Map)的定义
5.1.2几个常用于残基作用关系谱预测的构象特征
5.2数据准备与二进制编码策略
5.2.1数据准备
5.2.2二进制编码策略
5.2.3 RBF训练算法
5.3基RBF与二进制编码的残基作用图谱预测
5.3.1模拟输出与期望输出的比较
5.3.2实际预测值及与其它方法的比较
5.4本章小结
图表
参考文献
第六章径向基神经网络在蛋白质微构象领域的进一步应用研究
附录A重要的生物信息中心简介
A.1国外生物信息中心
A.2国内生物信息中心
附录B攻博期间发表论文及出版专著情况
B.1杂志论文
B.2会议论文
B.3出版专著
附录C科研及获奖情况
C.1参加的科研项目
C.2获奖情况
致谢
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