微阵列数据分析中的基因选择及样本分类方法研究



微阵列数据分析中的基因选择及样本分类方法研究

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微阵列数据分析中的基因选择及样本分类方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
1 绪论	第10-20页
· 生物信息学简介	第10-13页
· 微阵列数据统计分析	第13-18页
· 基因芯片原理	第14-15页
· 微阵列数据统计分析	第15-16页
· 微阵列数据分析研究的意义和挑战	第16-18页
· 论文的主要工作	第18-19页
· 论文组织结构	第19-20页
2 微阵列基因选择及样本分类	第20-32页
· 基因选择	第20-24页
· 过滤法	第21-23页
· 缠绕法	第23页
· 集成法	第23-24页
· 样本分类	第24-27页
· k-近邻分类法	第24页
· 支撑向量机分类法	第24-25页
· 贝叶斯分类器	第25-26页
· 决策树	第26页
· 人工神经网络	第26页
· Fisher判别分析	第26-27页
· 实验分析	第27-30页
· 实验数据集	第27页
· 实验方法	第27-29页
· 结果分析	第29-30页
· 小结	第30-32页
3 基于排序分析的差异表达基因选择	第32-46页
· 基于边缘分布模型的基因排序	第33-36页
· 边缘分布模型	第33-34页
· 高维小样本数据抽样统计	第34页
· 参数估算EM算法	第34-36页
· 差异表达显著性阈值估算	第36-39页
· 多重假设检验问题	第36页
· 多重假设检验的控制指标	第36-38页
· FDR控制过程	第38-39页
· 比较实验方法	第39-40页
· 微阵列数据分析实验	第40-42页
· 仿真分析	第42-44页
· 小结	第44-46页
4 基于Spearman秩相关约简的基因选择	第46-54页
· Spearman秩相关序值决策系统分析	第46-48页
· 单个指标关联系数计算	第47-48页
· 相关度计算	第48页
· 基于Spearman秩相关系数的序值系统约简	第48-49页
· 算例	第49-50页
· 微阵列数据实验	第50-53页
· 小结	第53-54页
5 基因选择近似分布约简	第54-62页
· 序值系统近似分布约简理论	第55-57页
· 基于近似分布约简的基因选择方法	第57-58页
· 实验及结果分析	第58-61页
· 小结	第61-62页
6 基因表达区间值分析	第62-78页
· 基于优势关系的模糊粗糙集模型	第62-65页
· 粗糙集	第62-63页
· 包含度	第63-64页
· 模糊粗糙集上的优势关系	第64-65页
· 区间值决策表	第65-69页
· 区间值集对比较问题	第65页
· 区间值决策表上集对比较优势关系	第65-66页
· 集对比较相似度粗糙集	第66页
· 集对比较相似度粗糙集的性质	第66-69页
· 属性约简	第69-74页
· 集对比较优势关系属性约简	第70-71页
· 模糊集属性约简	第71-74页
· 基于区分矩阵的属性约简算法	第74页
· 基因微阵列数据实验	第74-77页
· 小结	第77-78页
7 基于主曲线的微阵列数据分类	第78-87页
· 主曲线	第78-80页
· 基于主曲线的微阵列数据分类方法	第80页
· 实验及结果分析	第80-86页
· 小结	第86-87页
8 总结与展望	第87-89页
致谢	第89-90页
参考文献	第90-105页
附录	第105 页

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