| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 SNP分析 | 第14-16页 |
| 1.2 pvalue在SNP关联性分析中的作用 | 第16页 |
| 1.3 研究背景和意义 | 第16-17页 |
| 1.4 本文工作 | 第17页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 假设检验算法的介绍 | 第19-25页 |
| 2.1 假设检验 | 第19-20页 |
| 2.2 假设检验的两种错误 | 第20-21页 |
| 2.3 pvalue的定义与计算 | 第21页 |
| 2.4 多重假设检验与检验错误的控制 | 第21-22页 |
| 2.5 错误发现率(FDR) | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 SNP数据仿真 | 第25-35页 |
| 3.1 SNP数据的仿真要求 | 第25-27页 |
| 3.1.1 连锁不平衡（Linkage Disequilibrium, LD） | 第25-26页 |
| 3.1.2 单体型块（Haplotype） | 第26页 |
| 3.1.3 少见等位基因频率（Minor Allele Frequency, MAF） | 第26-27页 |
| 3.2 SNP交互致病模型参数介绍 | 第27-28页 |
| 3.3 仿真软件选择 | 第28-29页 |
| 3.4 SNP数据仿真 | 第29-33页 |
| 3.4.1 生物概念中的SNP | 第29-31页 |
| 3.4.2 SNP数字化 | 第31-32页 |
| 3.4.3 实验数据 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 pvalue在多疾病模型数据上的准确性研究 | 第35-47页 |
| 4.1 chi-square test测试 | 第35-41页 |
| 4.2 permutation&pareto test测试 | 第41-45页 |
| 4.3 pvalue准确性总结 | 第45-47页 |
| 第五章 总结和展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 作者简介 | 第55-56页 |
