癌症发生的特征基因筛选及模式识别
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-16页 |
| 第2章 数据库及相关方法介绍 | 第16-26页 |
| 2.1 生物信息数据库概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 TCGA数据库简介 | 第16-17页 |
| 2.1.2 GEO数据库简介 | 第17-18页 |
| 2.2 数据挖掘概述 | 第18-19页 |
| 2.2.1 数据挖掘的定义 | 第18页 |
| 2.2.2 数据挖掘的过程 | 第18-19页 |
| 2.3 本文在数据挖掘过程中使用的相关方法 | 第19-25页 |
| 2.3.1 特征提取方法 | 第19-22页 |
| 2.3.2 建模预测方法 | 第22-24页 |
| 2.3.3 模型评价方法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 乳腺癌发生的特征基因筛选及模式识别 | 第26-46页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 乳腺癌相关数据 | 第26-31页 |
| 3.2.1 乳腺癌基因表达数据 | 第26-29页 |
| 3.2.2 乳腺癌病人临床数据 | 第29-30页 |
| 3.2.3 乳腺癌数据整合 | 第30-31页 |
| 3.3 乳腺癌发生相关的特征基因筛选 | 第31-38页 |
| 3.3.1 数据预处理 | 第31-32页 |
| 3.3.2 特征基因的筛选流程 | 第32-33页 |
| 3.3.3 建模预测与模型评价 | 第33-38页 |
| 3.4 乳腺癌特征基因功能分析 | 第38-45页 |
| 3.4.1 GO和Pathway富集 | 第38-42页 |
| 3.4.2 乳腺癌相关基因分析 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 多种癌症发生的特征基因筛选及模式识别 | 第46-56页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 癌症相关数据 | 第46-47页 |
| 4.3 七种癌症发生特征基因识别 | 第47-51页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第47页 |
| 4.3.2 特征基因筛选 | 第47-48页 |
| 4.3.3 特征基因的建模分类结果 | 第48-51页 |
| 4.4 癌症发生相关的特征基因分析 | 第51-53页 |
| 4.4.1 七种癌症共有基因分析 | 第51-52页 |
| 4.4.2 七种癌症共有通路分析 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-56页 |
| 第5章 癌症发病特征基因识别与建模软件 | 第56-64页 |
| 5.1 软件介绍 | 第56-57页 |
| 5.2 软件的开发环境 | 第57-58页 |
| 5.3 软件的使用 | 第58-63页 |
| 5.3.1 软件的安装 | 第58页 |
| 5.3.2 软件的启动 | 第58页 |
| 5.3.3 数据处理模块的使用 | 第58-61页 |
| 5.3.4 附加功能的使用 | 第61页 |
| 5.3.5 模型建模预测模块的使用 | 第61-62页 |
| 5.3.6 文件的保存与命名 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
