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基于概率模型的RNA-Seq数据分析
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基于概率模型的RNA-Seq数据分析
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
第一章 绪论第12-16页
　　1.1 RNA-Seq 实验概述第12页
　　· 采用概率方法求解基因和异构体表达水平第12-13页
　　· 本文主要研究内容和思路第13-14页
　　· 本文的组织结构第14-16页
第二章 背景介绍第16-26页
　　· 生物背景知识第16-17页
　　· NGS第17-20页
　　　　2.2.1 454 测序技术第18-19页
　　　　2.2.2 Illumina 测序技术第19页
　　　　· ABI/SOLiD第19-20页
　　· 转录组研究技术介绍第20-24页
　　　　· 基于杂交的方法第20-21页
　　　　· 基于测序的方法第21-22页
　　　　2.3.3 RNA-Seq 方法第22-24页
　　· 贝叶斯网络基础知识介绍第24-26页
第三章 基因和基因剪切异构体表达水平估计第26-34页
　　· 表达值估计的困难第26-28页
　　　　· 读段多源映射第26-27页
　　　　· 读段的非均匀分布第27-28页
　　· 已有方法介绍第28-34页
　　　　3.2.1 RPKM 介绍第29-30页
　　　　· rSeq第30-31页
　　　　· mSeq，适用于读段非均匀分布的情况第31页
　　　　· 一种产生式图概率模型第31-34页
第四章 基于 LDA 的 NU-LDA 模型第34-42页
　　4.1 LDA 模型背景介绍第34页
　　4.2 LDA 概率图模型第34-36页
　　4.3 NU-LDA 模型动机第36-37页
　　4.4 NU-LDA 概率图模型第37-42页
　　　　· 模型求解第38-40页
　　　　· 基因和异构体表达值计算第40-42页
第五章 数据预处理第42-50页
　　· 数据集描述第42-44页
　　　　5.1.1 RNA-Seq 实验数据描述第42-43页
　　　　· 参考序列描述第43页
　　　　· 注释文件描述第43-44页
　　· 数据预处理第44-46页
　　　　· 生成参考序列第44-45页
　　　　· 对注释文件的处理第45-46页
　　· 序列比对第46-48页
　　　　· 比对软件的选择及参数设置第46-47页
　　　　· 比对结果第47-48页
　　5.4 整理成 NU-LDA 模型需要的数据格式第48-50页
第六章 实验结果及讨论第50-58页
　　· 验证前期数据处理的正确性第50-51页
　　6.2 验证 NU-LDA 模型所求异构体表达值的可信性第51页
　　6.3 NU-LDA 模型与 rSeq 软件结果的对比第51-54页
　　· 矩阵无约束情况下结果讨论第54-58页
第七章 结束语第58-60页
　　· 工作总结第58-59页
　　· 研究展望第59-60页
参考文献第60-66页
致谢第66-67页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第67-68页
附录 变分推导第68-70 页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。
 
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