机器学习在非编码miRNA识别及预测中的理论与应用

基本信息

• 商品名称：机器学习在非编码miRNA识别及预测中的理论与应用/航天技术研究与应用系列
• 作者：玄萍|责编:刘瑶
• 定价：68
• 出版社：哈尔滨工业大学
• 书号：9787560379395

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2021-01-01
• 印刷时间：2021-01-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：151
• 字数：213千字

目录

第1章 绪论
1.1 本书研究背景及意义
1.2 miRNA相关知识概述
1.3 外研究现状
1.4 本书的主要结构组成
第2章 基于机器学习的miRNA前体分类预测方法
2.1 概述
2.2 miRNA前体特征
2.3 基于遗传算法的miRNA前体特征选择
2.4 分类预测miRNA前体算法
2.5 miRNA前体分类预测算法复杂度分析
2.6 实验结果与分析
2.7 人类miRNA前体分类模型的建立与测试
2.8 本章小结
第3章 基于支持向量机的miRNA成熟体位置预测方法
3.1 概述
3.2 miRNA成熟体特征
3.3 基于支持向量机的位置预测方法
3.4 miRNA成熟体预测过程优化
3.5 miRNA成熟体特征选择
3.6 两阶段样本选择算法
3.7 miRNA成熟体预测算法复杂度分析
3.8 实验结果与分析
3.9 动物miRNA成熟体预测模型的建立与测试
3.10 本章小结
第4章 基于k个 相似邻居的疾病关联miRNA预测方法
4.1 概述
4.2 miRNA与疾病关联数据预处理
4.3 miRNA功能相似性度量方法
4.4 基于k个 相似邻居的预测算法
4.5 基于加权的疾病关联miRNA预测
4.6 预测算法复杂度分析
4.7 实验结果与分析
4.8 本章小结
第5章 基于随机游走的疾病关联miRNA预测方法
5.1 概述
5.2 基于随机游走的疾病关联miRNA预测
5.3 预测算法复杂度分析
5.4 实验结果与分析
5.5 本章小结
第6章 基于非负矩阵分解的疾病关联miRNA预测方法
6.1 miRNA一疾病双层网络构建
6.2 基于非负矩阵分解的预测模型
6.3 预测模型优化
6.4 实验结果与分析
6.5 实例分析：乳腺肿瘤、结肠直肠肿瘤、肺部肿瘤和32种疾病
6.6 本章小结
参考文献
名词索引