| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 阿尔茨海默病及其研究状况 | 第9-11页 |
| 1.2 基因芯片技术与它在识别AD候选基因上的应用 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究的目的和意义 | 第12页 |
| 1.4 本文主要完成的工作 | 第12-13页 |
| 2 预备知识 | 第13-15页 |
| 2.1 AD基因表达数据的构成形式 | 第13页 |
| 2.2 基因表达水平数据的预处理 | 第13-14页 |
| 2.3 紧致性和基因共表达的一致性 | 第14-15页 |
| 3 AD基因表达水平数据的降维处理 | 第15-19页 |
| 3.1 AD基因表达水平数据的特征 | 第15-16页 |
| 3.2 应用主成分分析方法对AD基因表达数据降维 | 第16-19页 |
| 4 应用基于PCA的模糊迭代自组织算法对AD基因表达数据聚类 | 第19-29页 |
| 4.1 模糊C均值聚类算法 | 第19-21页 |
| 4.2 基于PCA的模糊迭代自组织算法 | 第21-27页 |
| 4.2.1 一维分类算法确定FCM初始聚类中心和聚类数目 | 第21-22页 |
| 4.2.2 模糊聚类算法中模糊指数m的选择 | 第22-25页 |
| 4.2.3 应用迭代自组织数据分析方法控制聚类数目 | 第25-27页 |
| 4.3 基于PCA的模糊迭代自组织算法实现对AD基因表达数据聚类的具体步骤 | 第27-29页 |
| 5 AD候选致病基因的判定依据 | 第29-30页 |
| 6 识别出的AD候选致病基因及其分析 | 第30-40页 |
| 6.1 识别出的AD候选致病基因 | 第30-33页 |
| 6.2 AD候选致病基因分析 | 第33-40页 |
| 7 总结与展望 | 第40-41页 |
| 附录 | 第41-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 在校期间科研成果 | 第55页 |
