目錄前言第1章 概述11.1 背景11.2 研究現狀81.3 算法與計算復雜性111.4 NPC類問題121.5 NP難問題與近似算法14參考文獻14第2章 RNA結構與模型212.1 RNA簡介212.1.1 RNA基本知識212.1.2 RNA三級結構222.2 Rosetta框架簡介242.2.1 Rosetta框架242.2.2 蒙特卡羅采樣262.2.3 打分函數262.3 機器學習簡介272.3.1 機器學習與深度學習272.3.2 卷積神經網絡282.3.3 三維卷積神經網絡292.3.4 基于ResNet的三維卷積神經網絡30第3章 RNA三級結構預測算法323.1 基于知識的RNA三級結構預測算法323.2 基于物理的RNA三級結構預測算法333.2.1 基于物理片段組裝的RNA三級結構預測算法343.2.2 基于隨機采樣方案的RNA三級結構預測算法353.3 RNA三級結構預測算法分析36第4章 基于隨機采樣策略的RNA三級結構預測算法374.1 引言374.2 SMCP算法設計與實現374.2.1 算法設計374.2.2 算法描述414.2.3 算法實現434.3 算法復雜性分析444.4 實驗結果454.4.1 SMCP算法的高效實施454.4.2 SMCP算法建模復雜RNA模體464.4.3 SMCP算法的嚴格測試47第5章 基于3DResNet的RNA三級結構預測算法495.1 引言495.2 Res3DScore算法設計與實現505.2.1 算法設計505.2.2 算法描述525.2.3 算法實現535.3 實驗結果55第6章 基于卷積神經網絡的細胞反卷積預測算法596.1 引言596.2 Autoptcr算法設計與實現596.2.1 算法描述596.2.2 算法實現616.2.3 參數設置636.2.4 訓練方式636.3 實驗分析646.3.1 數據集646.3.2 評價標準646.3.3 算法與其他方法比較65第7章 基于卷積自編碼器的細胞反卷積預測算法687.1 引言687.1.1 研究難點697.1.2 相關領域研究現狀717.1.3 主要研究工作717.2 測序技術727.2.1 基因芯片737.2.2 測序數據標準化757.3 細胞組分分析算法777.3.1 基于實驗的算法777.3.2 基于計算的算法777.4 Aptcr算法837.4.1 Aptcr算法的設計與實現847.4.2 實驗分析907.5 基于卷積自編碼器的細胞反卷積算法967.5.1 概述967.5.2 Cdaca算法的設計與實現967.5.3 實驗分析104參考文獻108第8章 基于帶權多粒度掃描的轉錄因子結合位點預測算法1158.1 研究背景與意義1158.2 國內外研究現狀1168.2.1 基于序列計算的預測算法1178.2.2 基于機器學習的預測算法1188.3 研究內容1218.4 轉錄因子結合位點簡介1218.4.1 基因表達與轉錄調控1218.4.2 轉錄因子1228.4.3 轉錄因子結合位點及其預測1238.5 傳統機器學習簡介1248.5.1 傳統機器學習基本知識1248.5.2 決策樹與隨機森林1248.5.3 深度森林1258.6 深度學習簡介1268.6.1 CNN1278.6.2 注意力機制1288.6.3 RNN1298.7 轉錄因子結合位點預測算法1318.7.1 WMS_TF算法的設計與實現1318.7.2 實驗結果及分析140參考文獻144第9章 基于注意力機制的轉錄因子結合位點預測算法1519.1 引言1519.2 LAM_TF算法設計與實現1519.2.1 算法設計1519.2.2 算法描述1559.2.3 評價指標1569.3 實驗結果及分析1579.3.1 實驗設置1579.3.2 實驗分析1589.3.3 LAM_TF算法基準測試159第10章 基于特征度量機制attC位點預測算法16110.1 研究背景及意義16110.2 國內外研究現狀16210.2.1 基于機器學習的預測技術16310.2.2 基于深度學習的預測技術16510.3 主要研究內容16610.4 DNA特異性位點簡介16810.4.1 DNA重組位點16810.4.2 DNA甲基化位點17010.4.3 DNA特異性位點預測17210.5 機器學習簡介17310.6 深度學習簡介17710.7 FMCO算法的設計與實現18010.7.1 算法設計18010.7.2 算法描述18410.7.3 評價指標18710.7.4 實驗結果188參考文獻192第11章 基于特征融合策略的4mC位點預測算法20011.1 引言20011.2 FFCNN算法的設計與實現20011.2.1 算法設計20011.2.2 算法描述20511.2.3 評價指標20711.3 實驗結果20811.3.1 實驗設置20811.3.2 消融實驗20911.3.3 組合特征編碼實驗20911.3.4 FFCNN算法基準測試210第12章 基于進階模型的RNA結構預測算法21312.1 引言21312.2 研究內容21312.3 研究目標21812.4 關鍵科學問題21812.5 研究方法與技術路線21912.6 關鍵技術222第13章 RNA結構預測總結與展望22413.1 總結22413.2 展望228