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矩阵分解理论在基因表达谱数据中的应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
第一章 绪论第9-19页
   ·研究背景与意义第9-11页
   ·基因表达谱数据第11-14页
     ·基因表达芯片第11-13页
     ·基因表达谱数据特点第13-14页
   ·基于基因表达谱数据数据的肿瘤研究现状第14-17页
   ·本文研究内容与组织结构第17-19页
第二章 基于LU分解的肿瘤基因表达谱分类第19-30页
   ·邻接矩阵第19-21页
   ·矩阵分解第21-22页
   ·基于LU分解的基因表达谱特征基因提取第22-23页
   ·分类器第23-25页
     ·支持向量机分类器第23-24页
     ·K-近邻分类器第24-25页
   ·基因表达谱数据的邻接矩阵表示与分类第25-26页
   ·实验结果与分析第26-28页
   ·本章小结第28-30页
第三章 基于非负矩阵分解的模糊C均值聚类第30-42页
   ·NMF理论第30-33页
     ·NMF发展现状第30-31页
     ·NMF算法第31-32页
     ·基于NMF提取基因子第32-33页
   ·FCM聚类算法第33-35页
     ·FCM算法介绍第33-35页
     ·FCM聚类第35页
     ·聚类有效性第35页
   ·实验与分析第35-40页
     ·模拟实验第35-37页
     ·癌症数据实验第37-40页
   ·本章小结第40-42页
第四章 基于点的代数连通强度与记分准则选取特征基因第42-52页
   ·各种记分准则第42-44页
   ·点的代数连通强度第44页
   ·结合图中点的代数连通强度与传统记分法则选取特征基因第44-45页
   ·实验第45-51页
     ·数据集第45页
     ·实验方法第45-46页
     ·实验结果与分析第46-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 总结与展望第52-54页
   ·论文总结第52页
   ·研究展望第52-54页
参考文献第54-60页
致谢第60-61页
攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目第61-62页

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