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肿瘤信息基因选择与分类方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
缩略词表第12-13页
第1章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景与意义第13页
    1.2 基因芯片技术第13-15页
    1.3 肿瘤基因表达谱数据第15-18页
    1.4 论文主要工作与结构安排第18-19页
第2章 肿瘤分类与信息基因选择第19-34页
    2.1 引言第19页
    2.2 常用分类器第19-24页
        2.2.1 线性判别分析和二次判别分析第19-21页
        2.2.2 朴素贝叶斯第21页
        2.2.3 k近邻法第21页
        2.2.4 决策树法第21-22页
        2.2.5 支持向量机第22-24页
    2.3 信息基因选择第24-32页
        2.3.1 过滤法第24-29页
        2.3.2 缠绕法第29-31页
        2.3.3 嵌入法第31-32页
    2.4 本章小结第32-34页
第3章 基于BMSF的肿瘤信息基因选择第34-54页
    3.1 引言第34-35页
    3.2 BMSF信息基因选择方法第35-37页
        3.2.1 二元矩阵重排过滤法粗筛第36-37页
        3.2.2 多轮末尾淘汰法精筛第37页
    3.3 基于SVC的信息基因显著性测验法第37-38页
    3.4 实验与结果分析第38-52页
        3.4.1 实验数据第38页
        3.4.2 信息基因选择结果第38-39页
        3.4.3 留一法分类结果分析第39-42页
        3.4.4 基因之间的相关性分析第42-43页
        3.4.5 BMSF多次运行所选基因的可变性及其联合效应第43-48页
        3.4.6 BMSF与常用过滤法之间的参比第48-50页
        3.4.7 BMSF与随机森林、SVM-RFE的比较分析第50-52页
    3.5 本章小结第52-54页
第4章 基于TSG的肿瘤信息基因选择第54-75页
    4.1 引言第54页
    4.2 TSP家族算法介绍第54-61页
        4.2.1 TSP算法第55-56页
        4.2.2 K-TSP算法第56-57页
        4.2.3 HC-TSP和HC-k-TSP算法第57-58页
        4.2.4 TSP家族的优缺点第58-61页
    4.3 TSG信息基因选择算法第61-66页
        4.3.1 基因集的得分第61-63页
        4.3.2 训练集的留一法交叉测试第63-64页
        4.3.3 信息基因选择第64-65页
        4.3.4 基于TSG的独立预测第65-66页
    4.4 实验与结果分析第66-73页
        4.4.1 实验数据第66页
        4.4.2 二分类数据集的留一法分类结果分析第66-69页
        4.4.3 多分类数据集的独立预测结果分析第69-72页
        4.4.4 TSG分类器的解释规则第72-73页
    4.5 本章小结第73-75页
第5章 基于χ~2-IRG-DC的肿瘤信息基因选择第75-88页
    5.1 引言第75-76页
    5.2 χ~2-IRG-DC信息基因选择算法第76-78页
        5.2.1 基因重要性加权综合排序第76-78页
        5.2.2 基于互作和卡方测验的直接分类器χ~2-DC第78页
        5.2.3 基因序贯引入与去冗余获取信息基因第78页
        5.2.4 独立预测第78页
    5.3 实验与结果分析第78-86页
        5.3.1 实验数据第78页
        5.3.2 参比模型第78-79页
        5.3.3 不同模型的预测精度与信息基因个数比较第79-81页
        5.3.4 鲁棒性分析—不同模型泛化性能比较第81-84页
        5.3.5 鲁棒性分析—特征选择方法比较第84-86页
        5.3.6 鲁棒性分析—分类器比较第86页
    5.4 本章小结第86-88页
第6章 结论与展望第88-90页
    6.1 主要结论第88-89页
    6.2 今后工作展望第89-90页
参考文献第90-99页
附录第99-110页
致谢第110-111页
作者简历第111-112页
攻读博士学位期间科研学术成果目录第112-113页

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