标签SNP集分析方法在全基因组关联研究中的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第8-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 GWAS发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 选择标签SNP的相关方法 | 第14-16页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 标签SNP选择的生物学依据 | 第18-26页 |
| 2.1 SNP概念简要介绍 | 第18-19页 |
| 2.2 连锁与连锁不平衡 | 第19-24页 |
| 2.2.1 连锁、重组和连锁分析 | 第19-22页 |
| 2.2.2 连锁不平衡与关联分析 | 第22-24页 |
| 2.3 单体域的定义与构建 | 第24-25页 |
| 2.3.1 基于单体型多样性的定义 | 第24页 |
| 2.3.2 基于连锁不平衡的定义 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 实验方法、数据及开发环境 | 第26-40页 |
| 3.1 符号说明 | 第26页 |
| 3.2 最大信息SNP集选择算法 | 第26-27页 |
| 3.3 序列核关联检验 | 第27-28页 |
| 3.4 仿真数据来源 | 第28-31页 |
| 3.5 仿真数据实现 | 第31-36页 |
| 3.5.1 对照组数据仿真方法 | 第31-32页 |
| 3.5.2 实验组数据仿真方法 | 第32页 |
| 3.5.3 仿真数据的形成算法 | 第32-33页 |
| 3.5.4 HAPGEN2 软件的使用方法 | 第33-34页 |
| 3.5.5 本文仿真数据细节 | 第34页 |
| 3.5.6 数据处理 | 第34-36页 |
| 3.6 阈值t_1选择 | 第36-37页 |
| 3.7 开发环境介绍 | 第37-39页 |
| 3.7.1 R语言介绍 | 第37-38页 |
| 3.7.2 R语言特点 | 第38-39页 |
| 3.8 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第40-45页 |
| 4.1 阈值t_1选择 | 第40页 |
| 4.2 I类错误率估计 | 第40-41页 |
| 4.3 功效估计 | 第41-43页 |
| 4.4 时间复杂度估计 | 第43页 |
| 4.5 基因分型成本估计 | 第43页 |
| 4.6 结果分析和讨论 | 第43-44页 |
| 4.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 总结与展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-51页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
