| ABSTRACT | 第1-10页 |
| ABBREVIATION | 第10-11页 |
| BACKGROUND | 第11-16页 |
| Chapter 1 A new method to test the nonlinear feature in nonlinear principalcomponent analysis | 第16-26页 |
| Introduction | 第16-17页 |
| Methods | 第17-20页 |
| PCA | 第17页 |
| K-means cluster | 第17页 |
| Nonlinearity measure | 第17-20页 |
| Examples | 第20-24页 |
| Linear example | 第20-21页 |
| Nonlinear example | 第21-22页 |
| Real data | 第22-24页 |
| Discussion | 第24-26页 |
| Chapter 2 Gene- or region- based association study via kernel principal componentanalysis | 第26-39页 |
| Introduction | 第26-28页 |
| Methods | 第28-32页 |
| PCA | 第28页 |
| KPCA | 第28-30页 |
| KPCA-LRT model | 第30-31页 |
| Data simulation | 第31-32页 |
| Application | 第32页 |
| Results | 第32-36页 |
| Data simulation | 第32-36页 |
| Application | 第36页 |
| Discussion | 第36-38页 |
| Conclusion | 第38-39页 |
| Chapter 3 Exhaustive sliding-window scan approach for genome-wide associationstudy via PCA-based logistic model | 第39-50页 |
| Background | 第39-40页 |
| Methods | 第40-43页 |
| Exhaustive sliding-window procedure | 第40页 |
| PCA-based logistic regression procedure | 第40-41页 |
| Data simulation | 第41-42页 |
| Application | 第42-43页 |
| Results | 第43-48页 |
| Data simulation | 第43-48页 |
| Application | 第48页 |
| Discussion | 第48-50页 |
| Chapter 4 A new gene- or region-based method for detecting gene-gene interactionsbetween two unlinked loci via kernel canonical correlation analysis | 第50-60页 |
| Introduction | 第50-51页 |
| Methods | 第51-54页 |
| Test statistic | 第51页 |
| Data simulation | 第51-53页 |
| Application | 第53-54页 |
| Results | 第54-57页 |
| Data simulation | 第54-57页 |
| Application | 第57页 |
| Discussion | 第57-60页 |
| References | 第60-66页 |
| Acknowledgement | 第66-67页 |
| Publications | 第67-68页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第68页 |
