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吸纳通路信息识别相关基因的特征选择算法的研究
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吸纳通路信息识别相关基因的特征选择算法的研究
论文目录
 
提要第1-7页
中文摘要第7-11页
ABSTRACT第11-19页
第一章 绪论第19-37页
　　1.1 基于通路的基因选择算法第26-28页
　　1.2 分类问题第28-29页
　　1.3 特定亚组的预后第29-32页
　　　　1.3.1 Cox-filter算法第30-31页
　　　　1.3.2 COX-TGDR算法第31-32页
　　1.4 相关数据库简介第32-34页
　　　　1.4.1 通路知识库第33-34页
　　　　1.4.2 基因表达数据库第34页
　　1.5 论文主要工作第34-37页
第二章 加权SAMGSR算法第37-61页
　　2.1 前言第37-39页
　　2.2 实验数据和预处理第39-41页
　　　　2.2.1 非小细胞肺癌的基因表达数据第39-40页
　　　　2.2.2 多发硬化的基因表达数据第40页
　　　　2.2.3 数据预处理第40-41页
　　2.3 统计方法第41-47页
　　　　2.3.1 SAMGSR算法第41-42页
　　　　2.3.2 加权SAMGSR算法第42-45页
　　　　2.3.3 预测性能评分第45-47页
　　　　2.3.4 模型稳定性评分第47页
　　2.4 模型数据分析第47-48页
　　2.5 实例分析Ⅰ:多发硬化数据分析第48-52页
　　2.6 实例分析Ⅱ:肺癌数据分析第52-58页
　　　　2.6.1 两组分类第52-54页
　　　　2.6.2 多组分类第54-56页
　　　　2.6.3 同其它算法的比较第56-57页
　　　　2.6.4 验证通路信息的相关性第57-58页
　　2.7 本章小结第58-61页
第三章 加权表达值第61-73页
　　3.1 前言第61页
　　3.2 实验数据和预处理第61页
　　3.3 统计方法第61-65页
　　　　3.3.1 通路信息权重第61-62页
　　　　3.3.2 加权表达值第62-63页
　　　　3.3.3 LASSO算法简介第63-65页
　　　　3.3.4 性能评分第65页
　　3.4 实例分析第65-69页
　　3.5 模拟分析第69-70页
　　3.6 本章小结第70-73页
第四章 COX-FILTER衍生算法第73-91页
　　4.1 前言第73页
　　4.2 实验数据和预处理第73-74页
　　4.3 统计方法第74-81页
　　　　4.3.1 符号平均值第76-77页
　　　　4.3.2 正向Cox-filter算法第77-78页
　　　　4.3.3 反向Cox-filter算法第78-81页
　　　　4.3.4 性能评分第81页
　　4.4 模拟数据分析第81-85页
　　4.5 实例分析第85-89页
　　4.6 本章小结第89-91页
总结第91-99页
参考文献第99-111页
作者简介及在学期间取得的科研成果第111-113页
致谢第113页

本篇论文共113页，点击这进入下载页面。
 
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