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混合效应模型方差成分检验在RNA-Seq数据中的两个应用研究

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混合效应模型方差成分检验在RNA-Seq数据中的两个应用研究
论文目录
 
缩略词表第1-7页
中文摘要第7-9页
ABSTRACT第9-11页
前言第11-14页
第1部分 混合效应模型方差成分检验在RNA-SEQ数据差异表达筛选中的应用第14-54页
  · 研究目的第15页
  · 统计量构建第15-19页
    · 模型构建第15-16页
    · 统计量的理论分布第16-18页
    · 统计量的经验分布第18-19页
    · 算法实现第19页
  · 模拟实验第19-46页
    · 模拟思路和参数设置第19-20页
    · 模拟1:泊松分布假设下理论和经验分布的统计性质第20-25页
    · 模拟2:负二项分布假设下理论和经验分布的统计性质第25-31页
    · 模拟3:泊松分布假设下四种算法统计性质的比较第31-38页
    · 模拟4:负二项分布假设下四种算法统计性质的比较第38-46页
  · 实例分析第46-51页
    · 数据预处理第46页
    · 方法比较第46-51页
  · 讨论和小结第51-54页
第2部分 混合效应模型方差成分检验在MRNA-MIRNA交互作用筛选中的应用第54-75页
  · 研究目的第55页
  · 模型构建第55-59页
    · 传统的一阶交互作用模型第55页
    · 半参数模型和一阶核函数第55-57页
    · 统计量的估计和检验第57-58页
    · 算法实现第58-59页
  · 模拟实验第59-71页
    · 模拟思路和参数设置第59-60页
    · 模拟1:不同参数设置下BGMK和F-test的一类错误第60-63页
    · 模拟2:不同isoform的个数和比例设置下的效能第63-65页
    · 模拟3:不同miRNA和交互项个数设置下的效能第65-68页
    · 模拟4:协变量系数估计的偏差第68-71页
  · 实例分析第71-72页
    · 数据预处理第71-72页
    · 分析结果第72页
  · 讨论和小结第72-75页
研究总结第75-76页
参考文献第76-83页
文献综述第83-100页
  参考文献第94-100页
附录第100-109页
攻读博士学位期间发表的学术论文第109-110页
致谢第110页

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