| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 文献综述 | 第8-21页 |
| 1 生物信息学 | 第8-10页 |
| ·生物信息学的定义及产生 | 第8页 |
| ·生物信息学的研究内容 | 第8-10页 |
| 2 基因芯片技术研究进展 | 第10-20页 |
| ·基因芯片的定义及原理 | 第10页 |
| ·基因芯片主要技术流程 | 第10-11页 |
| ·基因芯片的应用 | 第11-13页 |
| ·基因芯片数据分析常用软件 | 第13-14页 |
| ·基因芯片数据分析 | 第14-20页 |
| 3 本研究的目的和意义 | 第20-21页 |
| 第二章 基因芯片筛选差异表达基因方法比较 | 第21-40页 |
| 1 基因芯片差异表达基因筛选方法 | 第22-30页 |
| ·倍数法（fold change rule） | 第22页 |
| ·t-检验 | 第22页 |
| ·贝叶斯t-检验（Bayes t-test） | 第22-23页 |
| ·SAM（Significance Analysis of Microarrays） | 第23-25页 |
| ·Samroc 方法 | 第25-26页 |
| ·回归模型方法（Regression Modeling Approach） | 第26页 |
| ·Zhao-Pan 方法（Zhao-Pan Method） | 第26-28页 |
| ·PaGE | 第28-30页 |
| ·Wilcoxon 秩和检验(Wilcoxon Rank Sum Test) | 第30页 |
| 2 数据资料与试验方案 | 第30-35页 |
| ·数据资料 | 第30-32页 |
| ·试验方案与数据结构 | 第32-35页 |
| 3 结果与分析 | 第35-37页 |
| ·模拟数据结果分析 | 第35-37页 |
| ·杨树cDNA 芯片数据结果分析 | 第37页 |
| 4 讨论 | 第37-40页 |
| 第三章 p 值的校正方法比较分析 | 第40-45页 |
| 1 p 值的校正方法 | 第40-42页 |
| ·邦弗朗尼方法、Bonferroni Step-down(Holm)法和Benjamini & Hochberg 假阳性率法 | 第40-41页 |
| ·Permutation 方法和Bootstrap 方法 | 第41-42页 |
| 2 试验方案 | 第42-43页 |
| 3 结果与分析 | 第43-45页 |
| 第四章 不同相似性度量对基因芯片聚类分析的影响 | 第45-60页 |
| 1 聚类分析方法简介 | 第45-51页 |
| ·相似性度量方法(Distance Measures) | 第45-47页 |
| ·系统聚类 | 第47-49页 |
| ·分割聚类(Partitioning Methods) | 第49-51页 |
| 2 数据资料与试验方案 | 第51-53页 |
| ·数据资料 | 第51页 |
| ·试验方案 | 第51-53页 |
| 3 结果与分析 | 第53-55页 |
| ·八种相似性度量对系统聚类的影响 | 第53-54页 |
| ·八种相似性度量PAM 聚类结果 | 第54-55页 |
| 4 小结与讨论 | 第55-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录1：MATHEMATICA 程序 | 第68-70页 |
| 附录2：R 程序 | 第70-74页 |
| 详细摘要 | 第74-77页 |
