基因表达谱的肿瘤特征基因提取研究分析
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 生物信息学简介 | 第10-11页 |
| 1.3 基因芯片技术 | 第11-12页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.5 本文主要内容和组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 基因表达数据研究过程简介 | 第15-26页 |
| 2.1 基因数据获取 | 第15-18页 |
| 2.1.1 基因数据获取方法与基因数据库 | 第15-17页 |
| 2.1.2 缺失值的处理 | 第17页 |
| 2.1.3 异常值处理 | 第17页 |
| 2.1.4 标准化处理 | 第17-18页 |
| 2.2 特征基因选取 | 第18-23页 |
| 2.2.1 特征基因选取概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 特征基因选取目的 | 第19页 |
| 2.2.3 基因表达数据的记分准则 | 第19-20页 |
| 2.2.4 特征基因选取方法 | 第20-23页 |
| 2.3 分类方法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 支持向量机 | 第23页 |
| 2.3.2 数据分析 | 第23-24页 |
| 2.3.3 结果评估 | 第24-26页 |
| 第3章 基于主成分分析的特征基因选择 | 第26-39页 |
| 3.1 基因表达数据的构成 | 第26-27页 |
| 3.1.1 基因表达数据的特点 | 第26页 |
| 3.1.2 基因表达数据结构 | 第26-27页 |
| 3.2 无关基因剔除 | 第27-31页 |
| 3.2.1 Bhattacharyya距离计算 | 第28-29页 |
| 3.2.2 GINI指数计算 | 第29-30页 |
| 3.2.3 无关基因剔除方法 | 第30-31页 |
| 3.3 主成分特征选择 | 第31-35页 |
| 3.3.1 数据降维的基本概念 | 第31-32页 |
| 3.3.2 主成分分析基本理论 | 第32-33页 |
| 3.3.3 主成分特征选择算法步骤 | 第33-35页 |
| 3.4 分类器的构建 | 第35-39页 |
| 第4章 特征基因选择实现 | 第39-48页 |
| 4.1 问题描述及数据来源 | 第39-40页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第39页 |
| 4.1.2 数据来源 | 第39-40页 |
| 4.2 数据预处理 | 第40-41页 |
| 4.3 实验过程与结果 | 第41-48页 |
| 4.3.1 无关基因剔除 | 第41-44页 |
| 4.3.2 特征基因选取 | 第44-46页 |
| 4.3.3 分类检验 | 第46-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
