论文目录 | |
| 摘要 | 第1-3
页 |
| Abstract | 第3-6
页 |
| 第一章 总论 | 第6-46
页 |
| · 引言 | 第6-7
页 |
| · Monte Carlo方法在高分子科学领域的应用 | 第7-22
页 |
| · Monte Carlo方法的产生和发展 | 第7-9
页 |
| · Monte Carlo方法在高分子科学领域的应用 | 第9-11
页 |
| · Monte Carlo方法的基本思想及统计理论基础 | 第11-12
页 |
| · 简单抽样法和重要性抽样法(Metropolis抽样法) | 第12-13
页 |
| · 两种高分子链模型—格子链与非格子链模型 | 第13-20
页 |
| · 高分子的相转变 | 第20-22
页 |
| · 计算机模拟在分子生物学的应用 | 第22-40
页 |
| · 蛋白质和核酸的结构 | 第22-30
页 |
| · 蛋白质三维结构的复杂网络及其小世界属性 | 第30-32
页 |
| · 蛋白质链折叠 | 第32-36
页 |
| · 基于知识的势能函数 | 第36-40
页 |
| · 基于知识的统计势能函数的背景 | 第36-39
页 |
| · 本文所用的统计势思想基础 | 第39-40
页 |
| · 几个前沿问题及选题依据 | 第40-42
页 |
| · 聚两性电解质低温下的热力学性质 | 第40-41
页 |
| · 蛋白质粗粒化三维网络模型的建立初探 | 第41
页 |
| · 新的统计势能FIRE的建立和测试 | 第41-42
页 |
| 参考文献 | 第42-46
页 |
| 第二章 一种基于知识的全原子统计势能函数的建立 | 第46-70
页 |
| · 引言 | 第46-47
页 |
| · 蛋白质和核酸的相互作用 | 第47-48
页 |
| · 用来统计的蛋白质核酸相互作用势能数据库的选择 | 第48-53
页 |
| · 序列比对的研究现状序列 | 第48-51
页 |
| · 我们用来统计的蛋白质核酸相互作用势能的数据库 | 第51-53
页 |
| · Protein Database Bank(PDB) | 第51-52
页 |
| · PISCES | 第52
页 |
| · 区分训练库和测试库 | 第52-53
页 |
| · 势能函数的建立 | 第53-55
页 |
| · 参考态的选择 | 第53-54
页 |
| · 原子类型 | 第54-55
页 |
| · 距离的统计区间 | 第55
页 |
| · 对势能函数的修正 | 第55-58
页 |
| · Sippl的小数修正 | 第56
页 |
| · 基于贝叶斯统计的修正 | 第56
页 |
| · 体积分数修正 | 第56-57
页 |
| · 用于比较的最终势能函数 | 第57-58
页 |
| · 测试 | 第58-67
页 |
| · 核酸Threading测试 | 第58-60
页 |
| · 区分对接假态测试(Docking Decoy Discrimination) | 第60-63
页 |
| · 自然态碱基的还原能力测试 | 第63
页 |
| · 蛋白质核酸结合能测试 | 第63-64
页 |
| · 碱基变异的结合能变化测试 | 第64-65
页 |
| · 碱基结合能力矩阵与实验对比 | 第65-67
页 |
| · 结论 | 第67-68
页 |
| 参考文献 | 第68-70
页 |
| 第三章 蛋白质粗粒化三维网络模型的建立初探 | 第70-83
页 |
| · 本研究的系统生物学背景 | 第70-76
页 |
| · 小世界模型介绍 | 第76-80
页 |
| · 模型及算法 | 第80-81
页 |
| · 结果及讨论 | 第81-82
页 |
| 参考文献 | 第82-83
页 |
| 第四章 聚两性电解质低温下的热力学性质 | 第83-95
页 |
| · 引言 | 第83
页 |
| · 模型和算法 | 第83-87
页 |
| · 结果及讨论 | 第87-92
页 |
| · 结论 | 第92-94
页 |
| 参考文献 | 第94-95
页 |
| 附录 | 第95-101
页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第101-102
页 |
| 致谢 | 第102页 |
