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对肺癌样本杂合性缺失数据(LOH)的双聚类分析

内容提要第1-7页
第一章 绪论第7-9页
   ·本文的目的和意义第7页
   ·本文主要工作第7-9页
第二章 研究背景综述第9-16页
   ·什么是生物信息学第9-10页
   ·SNP 研究第10-12页
     ·什么是SNP第10-11页
     ·SNP 的研究意义第11-12页
   ·LOH 研究第12-15页
     ·什么是LOH第12-14页
     ·有关LOH 的研究方法第14-15页
   ·Dchip 软件第15-16页
第三章 双聚类算法第16-28页
   ·聚类分析方法概述第16-20页
     ·聚类分析概念第16-17页
     ·常用的聚类分析方法第17-19页
     ·传统聚类分析方法的缺点第19-20页
   ·什么是双聚类第20-22页
   ·双聚类方法的分类第22-25页
   ·Cheng & Church 算法第25-28页
第四章 双聚类算法在LOH 数据上的实际应用第28-46页
   ·算法应用的数据说明第28-32页
     ·肺癌样本数据集第28-29页
     ·Dchip 软件对于数据的预处理第29-31页
     ·数据整合第31-32页
   ·Cheng & Church 算法对LOH 问题的实现第32-46页
     ·数据结构分析第32-36页
     ·算法分析第36-42页
     ·算法总体设计第42-44页
     ·输出结果格式第44页
     ·函数设计第44-46页
第五章 实验结果分析第46-54页
   ·实验环境第46页
   ·重要参数设定第46-47页
   ·结果分析第47-54页
第六章 总结与展望第54-55页
参考文献第55-57页
摘要第57-60页
ABSTRACT第60-63页
致谢第63-64页
导师及作者简介第64页

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