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基于机器学习的药物靶蛋白预测

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基于机器学习的药物靶蛋白预测
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第9-17页
  · 计算生物学简介第9页
  · 药物靶标数据库及机器学习算法第9-12页
    · 药物靶标数据库第9-11页
    · 机器学习算法第11-12页
  · 基于机器学习的药物靶标预测问题描述及研究意义第12-13页
  · 国内外研究概况第13-16页
  · 论文的主要研究工作第16-17页
第二章 基于集成分类器的药物靶蛋白预测第17-32页
  · 引言第17-18页
  · 基于不同数据来源的药物靶标预测方法第18-25页
    · 基于基因表达的预测方法第18-20页
    · 基于分子网路的预测方法第20-23页
    · 基于药物效用的预测方法第23-25页
  · 整合多源数据,基于集成分类器的药物-疗效靶蛋白预测第25-28页
    · 数据第25-26页
    · 方法第26-27页
    · 预测模型第27-28页
  · 研究结果与分析第28-30页
  · 研究结论第30-32页
第三章 基于机器学习的蛋白相互作用可靶性预测第32-41页
  · 引言第32-33页
  · 实验数据与方法第33-39页
    · 数据第33-34页
    · 方法第34-38页
    · 预测模型第38页
    · 预测性能评价第38-39页
  · 研究结果与分析第39-40页
  · 研究结论第40-41页
第四章 结论与展望第41-43页
  · 结论第41-42页
  · 展望第42-43页
参考文献第43-48页
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文第48-49页
作者在攻读硕士学位期间所参与的项目第49-50页
致谢第50页

本篇论文共50页,点击这进入下载页面
 
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