基于跨平台数据整合的肿瘤分类方法研究



基于跨平台数据整合的肿瘤分类方法研究

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基于跨平台数据整合的肿瘤分类方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-17页
1.1 研究背景及研究意义	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-14页
1.3 本文工作及创新点	第14-15页
1.4 本文的组织结构	第15-17页
第2章传统数据整合算法基础理论	第17-32页
2.1 基本概念	第17-21页
2.1.1 微阵列基因表达数据	第17-19页
2.1.2 数据整合方法与概念	第19-21页
2.2 传统数据融合算法	第21-27页
2.2.1 融合算法的一般假设	第21-23页
2.2.2 批次中心化(BMC)	第23-24页
2.2.3 基于比率的方法(Ratio-A/G)	第24-26页
2.2.4 经验贝叶斯(Combat)	第26-27页
2.3 融合算法评价指标	第27-31页
2.3.1 定性评价指标	第28-29页
2.3.2 定量评价指标	第29-31页
2.4 小结	第31-32页
第3章基于主成份划分的融合算法	第32-45页
3.1 引言	第32页
3.2 算法基础与算法描述	第32-37页
3.2.1 贝叶斯相关理论	第32-34页
3.2.2 主成份分析相关介绍	第34-35页
3.2.3 Fl-Combat算法描述	第35-37页
3.3 实验与分析	第37-44页
3.3.1 实验环境	第37-38页
3.3.2 实验数据集	第38-39页
3.3.3 实验结果	第39-42页
3.3.4 阈值分析	第42-44页
3.4 小结	第44-45页
第4章基于融合算法的肿瘤分类	第45-57页
4.1 引言	第45页
4.2 肿瘤分类基础理论	第45-52页
4.2.1 肿瘤分类问题描述	第45-47页
4.2.2 传统肿瘤分类器介绍	第47-52页
4.3 基于数据融合的肿瘤分类模型	第52页
4.4 实验与分析	第52-56页
4.4.1 实验环境	第52-53页
4.4.2 实验数据集	第53页
4.4.3 实验结果	第53-55页
4.4.4 阈值分析	第55-56页
4.5 小结	第56-57页
结论	第57-59页
参考文献	第59-63页
致谢	第63-64页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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