| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 研究工作背景 | 第14-17页 |
| 1.1.1 计算机可视化技术概述 | 第14-16页 |
| 1.1.2 基因组可视化表示的意义 | 第16-17页 |
| 1.2 基因组学与基因组测序 | 第17-21页 |
| 1.2.1 基因组学 | 第17-18页 |
| 1.2.2 基因组测序的发展与现状 | 第18-19页 |
| 1.2.3 基因组测序技术的发展 | 第19-21页 |
| 1.3 基因组数据库 | 第21-24页 |
| 1.3.1 基因组数据库的快速增长 | 第21-23页 |
| 1.3.2 后基因组时代所面临的机遇和挑战 | 第23-24页 |
| 1.4 基因组可视化技术发展及现状 | 第24-26页 |
| 1.5 本文的主要研究工作 | 第26-27页 |
| 1.6 本文的组织结构 | 第27-30页 |
| 第2章 基因组GC含量的一种可视化方法 | 第30-48页 |
| 2.1 GC含量在基因组研究中的重要性 | 第30页 |
| 2.2 GC含量的一般表示方法 | 第30-31页 |
| 2.3 GC含量的一种可视化方法一GCDT | 第31-38页 |
| 2.3.1 GCDT方法概述 | 第31-32页 |
| 2.3.2 GCDT算法描述 | 第32-33页 |
| 2.3.3 GCDT方法中的色谱选择 | 第33-35页 |
| 2.3.4 GCDT方法的表现力 | 第35-37页 |
| 2.3.5 GCDT图像的应用方法 | 第37-38页 |
| 2.4 不同物种基因组的GC含量在GCDT图像中的表现 | 第38-47页 |
| 2.4.1 酵母基因组GC含量在GCDT图像中的表现 | 第38-41页 |
| 2.4.2 高等真核动物基因组GC含量的GCDT图像 | 第41-43页 |
| 2.4.3 植物基因组GC含量的GCDT图像 | 第43-45页 |
| 2.4.4 古细菌和细菌的GCDT图像 | 第45-47页 |
| 2.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 Isochore结构边界识别算法研究 | 第48-70页 |
| 3.1 Isochore研究简介 | 第48-52页 |
| 3.1.1 Isochore结构的发现 | 第48-49页 |
| 3.1.2 Isochore结构研究的意义 | 第49页 |
| 3.1.3 Isochore研究中的主要问题 | 第49-51页 |
| 3.1.4 Isochore研究的现状 | 第51-52页 |
| 3.2 Isochore结构在GCDT图像中的表现 | 第52-57页 |
| 3.2.1 温血动物基因组的Isochore结构 | 第53-56页 |
| 3.2.2 其它生物基因组的类Isochore结构 | 第56-57页 |
| 3.3 基于GCDT方法的Isochore边界识别算法 | 第57-65页 |
| 3.3.1 基于GCDT方法的Isochore边界识别算法描述 | 第57-59页 |
| 3.3.2 GCDT边界识别算法与Z'曲线方法的比较 | 第59-61页 |
| 3.3.3 GCDT边界识别算法应用 | 第61-65页 |
| 3.4 人类基因组Isochore图谱绘制 | 第65-68页 |
| 3.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第4章 基因组特征量的通用可视化表示方法 | 第70-82页 |
| 4.1 基因组特征量 | 第70页 |
| 4.2 GIDT可视化方法 | 第70-74页 |
| 4.2.1 GIDT方法的基本原理 | 第70-72页 |
| 4.2.2 GIDT方法的形式化描述 | 第72页 |
| 4.2.3 GIDT方法的应用前景 | 第72-74页 |
| 4.3 GIDT方法在碱基倾斜研究中的应用 | 第74-81页 |
| 4.3.1 碱基倾斜的概念 | 第74页 |
| 4.3.2 BSDT方法简介 | 第74-75页 |
| 4.3.3 BSDT方法中色谱的定义 | 第75-77页 |
| 4.3.4 基因组的碱基倾斜在BSDT图像中的表现 | 第77-81页 |
| 4.3.5 小结 | 第81页 |
| 4.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第5章 基于HP曲线的基因组信息可视化方法 | 第82-104页 |
| 5.1 全基因组信息的可视化表示 | 第82页 |
| 5.2 基因组信息的HP曲线表示方法 | 第82-90页 |
| 5.2.1 Hilbert-Peano曲线简介 | 第82-83页 |
| 5.2.2 Hilbert-Peano曲线的构造 | 第83-84页 |
| 5.2.3 基因组序列的HP曲线表示原理 | 第84-85页 |
| 5.2.4 DHPC图像的构造 | 第85-87页 |
| 5.2.5 不同碱基构成子序列在DHPC图像中的表现 | 第87-89页 |
| 5.2.6 DHPC方法中色谱选择 | 第89-90页 |
| 5.3 DHPC图像压缩算法 | 第90-94页 |
| 5.3.1 DHPC算法的关键技术研究 | 第90-92页 |
| 5.3.2 DHPC算法流程描述 | 第92-94页 |
| 5.3.3 算法实现 | 第94页 |
| 5.4 DHPC方法应用举例 | 第94-100页 |
| 5.4.1 DHPC图像的观察方法 | 第94-96页 |
| 5.4.2 不同物种基因组的DHPC图像 | 第96-99页 |
| 5.4.3 基因组特征在DHPC图像上的表现 | 第99-100页 |
| 5.5 其它基因组特征量在DHPC图像上的表示 | 第100-102页 |
| 5.6 本章小结 | 第102-104页 |
| 第6章 基因组信息可视化软件的设计与实现 | 第104-118页 |
| 6.1 GCDT可视化软件系统的设计与实现 | 第104-111页 |
| 6.1.1 系统简介 | 第104页 |
| 6.1.2 系统基本构成 | 第104-105页 |
| 6.1.3 系统模块功能简介 | 第105-109页 |
| 6.1.4 系统工作流程 | 第109页 |
| 6.1.5 系统实现 | 第109页 |
| 6.1.6 测试结果 | 第109-111页 |
| 6.2 GIDT可视化软件系统的设计与实现 | 第111-114页 |
| 6.2.1 系统简介 | 第111页 |
| 6.2.2 设计思想与设计目标 | 第111-112页 |
| 6.2.3 系统模块功能简介 | 第112-113页 |
| 6.2.4 系统实现 | 第113页 |
| 6.2.5 系统测试结果 | 第113-114页 |
| 6.3 HPCurve可视化软件系统的设计与实现 | 第114-117页 |
| 6.3.1 系统简介 | 第114页 |
| 6.3.2 系统基本构成 | 第114-115页 |
| 6.3.3 系统模块功能简介 | 第115页 |
| 6.3.4 系统实现 | 第115-116页 |
| 6.3.5 系统测试结果 | 第116-117页 |
| 6.4 系统开发运行环境 | 第117页 |
| 6.5 本章小结 | 第117-118页 |
| 第7章 总结 | 第118-122页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第118-119页 |
| 7.2 主要贡献和创新点 | 第119-120页 |
| 7.3 研究展望 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-132页 |
| 致谢 | 第132-134页 |
| 攻读博士学位期间发表的论著及科研情况 | 第134-136页 |
| 作者简历 | 第136页 |
