| 符号及缩略语 | 第5-6页 |
| 英文摘要 | 第6-8页 |
| 中文摘要 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1 选题背景 | 第12-14页 |
| 2 研究目的与意义 | 第14页 |
| 3 研究内容 | 第14-15页 |
| 4 研究方法 | 第15页 |
| 5 研究技术路线 | 第15-16页 |
| 6 技术路线图 | 第16-17页 |
| 第二章 文献研究 | 第17-43页 |
| 1 医疗大数据 | 第17页 |
| 2 生物信息学在医学数据分析中的应用 | 第17-20页 |
| 3 支持向量机在医疗数据中的应用 | 第20-25页 |
| 4 BP神经网络在医疗数据中的应用 | 第25-29页 |
| 5 Logistic回归分析在医疗数据中的应用 | 第29-31页 |
| 6 GO分析在医疗数据中的应用 | 第31-38页 |
| 7 KEGG分析在医疗数据中的应用 | 第38-43页 |
| 第三章 不同疾病血清肿瘤标记物早期诊断模型的建立及生物信息学分析 | 第43-66页 |
| 一、结直肠癌和先天性心脏病血清标记物早期诊断模型的建立 | 第43-56页 |
| 1 材料和方法 | 第44-47页 |
| 2 结果 | 第47-55页 |
| 3 结论 | 第55-56页 |
| 二、结直肠癌和先天性心脏病易感基因的GO分析 | 第56-66页 |
| 1 材料和方法 | 第59-60页 |
| 2 结果 | 第60-65页 |
| 3 结论 | 第65-66页 |
| 第四章 基于生物信息学技术的医学检验资源的优化管理 | 第66-87页 |
| 1 基于生物信息技术的结直肠癌的优化管理 | 第68-73页 |
| 2 基于生物信息技术的先天性心脏病的优化管理 | 第73-82页 |
| 3 医学信息挖掘技术在医院管理的应用 | 第82-84页 |
| 4 医学数据挖掘技术对医院管理带来的挑战 | 第84-85页 |
| 5 结论 | 第85页 |
| 6 前瞻性 | 第85页 |
| 7 局限性与不足 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-106页 |
| 文献综述 基于生物信息技术的医学检验资源的优化管理 | 第106-123页 |
| 参考文献 | 第120-123页 |
| 攻读博士期间发表的论文及参与的项目 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124页 |
