毕业设计（论文）题目：DNA序列的甲基化识别方法研究一、毕业设计（论文）内容及要求（包括原始数据、技术要求、达到的指标和应做的实验等）

    通过PseKNC或位置特异性等方法提取DNA序列的特征向量，根据特征向量构建一个DNA序列样本甲基化位点检测的分类器，通过Jackknife进行交叉验证，通过Sp、Sn、ACC和MCC等指标对实验结果进行评价。主要内容：（1）对DNA甲基化位点数据集上的样本抽取分类特征，（2）构建基于该特征的分类器，并确定分类器的参数；（3）对公共数据集采用所设计分类器，进行交叉验证测试；（4）对公共数据集的实验结果进行评价分析。78419

二、完成后应交的作业（包括各种说明书、图纸等）

1。 毕业设计论文

2。英文原文及译文

三、完成日期及进度

      自3月1日起至6月15日止，进度安排：

3。1～3。12    文献综述检索与资料收集；

3。13～3。25   翻译,文献阅读及撰写开题报告；

3。26～4。30   论文构思与内容；

5。1～6。7     撰写论文；     

6。7～6。15    论文评阅及答辩。

四、主要参考资料（包括书刊名称、出版年月等）: 

   [1] Zi L, Xuan X, Qiu WR, Chou KC (2015)。iDNA‐Methyl: Identifying DNA methylation sites via pseudo trinucleotide composition。 Analytical Biochemistry 474: 69-77。

[2] W。 Chen, P。 Feng, H。 Ding, H。 Lin, and K。C。 Chou(2015), iRNA-Methyl: Identifying N6-methyladenosine sites using pseudo nucleotide composition, Analytical Biochemistry, vol。 490, pp。 26-33。

[3] K。 C。 Chou(2011), Prediction of protein cellular attributes using pseudo-amino acid composition, Proteins, vol。 43, no。 3, pp。 246-55, May 15。

[4] H。 Lin, E。 Z。 Deng, H。 Ding, W。 Chen, and K。 C。 Chou(2014), iPro54-PseKNC: a sequence-based predictor for identifying sigma-54 promoters in prokaryote with pseudo k-tuple nucleotide composition, Nucleic Acids Research, vol。 42, no。 21, pp。 12961-12972。

[5]C。 Cortes, and V。 Vapnik, Support-vector networks。 Machine Learning, vol。 20, no。 3, pp。 273-297。

[6] S。 H。 Guo, E。 Z。 Deng, L。 Q。 Xu, H。 Ding, H。 Lin, W。 Chen, and K。 C。 Chou(2014)。iNuc-PseKNC: a sequence-based predictor for predicting nucleosome positioning in genomes with pseudo k-tuple nucleotide composition。 Bioinformatics, vol。 30, no。 11, pp。 1522-1529。

[7] Liu B, Liu F, Fang L, Wang X, Chou KC (2015)。rep RNA: a web server for generating various feature vectors of RNA sequences。 Molecular Genetics & Genomics。 

[8]Wei C, Peng‐Mian F, Hao L, Kuo‐Chen C (2013)。iRSpot‐Pse DNC: identify recombination spots with pseudo dinucleotide composition。 Nucleic Acids Research 41: e68。

[9] Chou KC (2011)。 Some remarks on protein attribute prediction and pseudo amino acid composition。 J TheorBiol 273: 236‐247。

[10] 张燕平，查永亮，赵 姝，等。基于自相关系数和Pse AAC的蛋白质结构类预测[J]。计算机科学与探索，2014，8（1）：103-110。