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基于基因表达谱的结直肠癌的判别与分型
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第11-28页
    第一节 基因芯片平台第12-13页
    第二节 基因表达谱公共数据库与数据获取第13-15页
        2.1 美国癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)计划第13-14页
        2.2 美国国家生物技术信息中心的Gene Expression Omnibus (GEO)第14页
        2.3 欧洲生物信息学研究所(EBI)的ArrayExpress第14-15页
        2.4 其它公共的基因表达数据的仓库第15页
    第三节 基于基因表达谱的结直肠癌的判别与分型的相关算法研究现状第15-23页
        3.1 不平衡数据集的分类算法第16-17页
        3.2 特征选择算法第17-19页
        3.3 高维数据的降维与降噪算法第19-21页
        3.4 层次聚类算法第21-23页
    第四节 基于基因表达谱的结直肠癌的判别的研究现状第23-24页
    第五节 基于基因表达谱的结直肠癌的分型的研究现状第24-26页
    第六节 本文的组织结构第26-28页
第二章 基于基因表达谱的结直肠癌的判别与分型的相关算法第28-70页
    第一节 不平衡数据集的分类算法第29-38页
        1.1 RUSBoost算法第29-31页
        1.2 RUSBoost.M2算法第31-32页
        1.3 RUSBoost.M2中的弱分类器第32-38页
    第二节 特征选择算法第38-49页
        2.1 差分进化算法第38-42页
        2.2 DEFSw算法及其改进第42-47页
        2.3 DEFSw与DEFSw.wAcc及DEFSw.RUSBoost.M2.wAcc比较第47-49页
    第三节 基于拓扑嵌入图的层次聚类算法第49-58页
        3.1 平面极大过滤图第49-50页
        3.2 平面极大过滤图的结构第50-52页
        3.3 基于拓扑嵌入结构的层次信息聚类算法第52-58页
    第四节 贝叶斯鲁棒主成分分析第58-68页
        4.1 鲁棒主成分分析第58-59页
        4.2 贝叶斯层次模型第59-61页
        4.3 贝叶斯鲁棒主成分分析第61-64页
        4.4 改进的贝叶斯鲁棒主成分分析第64-68页
    本章小结第68-70页
第三章 基于基因表达谱的结直肠癌的判别第70-102页
    第一节 材料和方法第72-76页
        1.1 所用的基因表达谱数据集第72-73页
        1.2 数据集的差异表达基因的选择第73页
        1.3 特征基因集的选择方法第73-75页
        1.4 对于已知生物标志物的辅助基因集的选择方法第75页
        1.5 文献挖掘方法第75-76页
    第二节 结果第76-78页
        2.1 只包含1个基因的判别基因集第76-77页
        2.2 已知的5个生物标志物的辅助基因集第77-78页
        2.3 包含2个基因的判别基因集第78页
    第三节 结论与讨论第78-79页
    本章小结第79-81页
    附表第81-102页
第四章 基于基因表达谱的结肠癌的分型第102-113页
    第一节 材料和方法第104-108页
        1.1 所用的数据集第104页
        1.2 方法第104-108页
    第二节 结果第108-111页
    第三节 结论与讨论第111-112页
    本章小结第112-113页
参考文献第113-144页
攻读学位期间成果第144-145页
致谢第145-146页

 
 
论文编号BS2566543,这篇论文共146
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