第二章 核小体数据集的构建 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 6

2。1 实验数据集的获取 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 6

2。2 基准数据集的创建及优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 6

第三章 核小体数据集的特征提取 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 8

3。1 核苷酸成份法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 8

3。2 伪核苷酸组成成份法 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 9

第四章 支持向量机 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 13

4。1 支持向量机 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 13

4。2 支持向量机原理 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 13

第五章 评价指标 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 16

5。1 模型评价指标 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 16

5。2 交叉检验方法 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 17

5。3 ROC 曲线 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 18

第六章 预测结果比较与讨论 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 19

6。1 参数优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 19

6。2 基于核苷酸组成成份法的分类结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 21

6。3 基于特征组合方法的分类结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 21

6。4 与现有预测模型的比较 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 22

结论与展望 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 26

致   谢 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 27

参 考 文 献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 28

第一章 绪论

1。1 研究背景 

生物信息学是一门新兴学科，它依靠计算机技术和机器学习算法对基因序列和蛋 白质序列进行成分分析，探究生物信息的奥秘，为人类遗传疾病和新药物的研制等方 面提供宝贵的理论基础。 

1。1。1 生物信息学

生物信息学依靠计算机技术的发展迅速成为一门热点学科。生物信息学采集生物 信息，通过计算机处理这些信息，再分析这些信息所包含的生物意义。在当今科研领 域，生物信息学是研究的热点方向。对于生物信息学的研究有助于我们加深对人类生 命过程的认知，对帮助人们改善其生存环境和提高生活质量有着重要意义，生物信息 学已经得到了国内外学者的广泛重视。更加令人鼓舞的是国家出台政策将生物信息学 明确列为科学前沿问题之一，这足以说明从国家政策层面对生物信息学的大力支持。 生物信息学在国内科研机构已经成为了一个热门的研究方向，众多国内著名的高校都 已经积极加入到生物信息学的相关研究中，并取得了丰硕成果。 基于SVM的核小体位置预测(2):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_96582.html