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基因表达数据基因筛选与近红外光谱微量成分模型优化方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 综述第12-40页
 第一节 引言第12-13页
 第二节 基因表达数据分析第13-19页
     ·基因筛选方法第13-14页
     ·癌症分类方法第14-19页
 第三节 多元校正方法第19-21页
     ·多元线性回归第19页
     ·偏最小二乘回归第19-20页
     ·支持向量回归第20-21页
 第四节 光谱预处理方法第21-24页
     ·数据规范化方法第21页
     ·平滑滤噪方法第21-22页
     ·散射校正方法第22-23页
     ·背景扣除方法第23-24页
     ·正交信号校正第24页
 第五节 变量筛选方法第24-30页
     ·波长筛选方法第25-29页
     ·波段筛选方法第29-30页
 第六节 本论文的选题第30-31页
 参考文献第31-40页
第二章 基于随机检验方法选择重要基因用于基因表达数据的癌症分类第40-62页
 第一节 引言第40-41页
 第二节 方法与数据第41-45页
     ·偏最小二乘判别分析第41-42页
     ·随机检验第42-43页
     ·随机检验-偏最小二乘判别分析方法第43-44页
     ·基因数据第44-45页
 第三节 结果与讨论第45-57页
     ·随机检验用于基因筛选第45-48页
     ·RT-PLSDA方法的适用性第48-50页
     ·生物学解释选择的基因第50-53页
     ·PCA得分图验证选择的基因第53-54页
     ·不同方法结果比较第54-57页
 第四节 结论第57-58页
 参考文献第58-62页
第三章 植物样品中绿原酸、莨菪亭和芸香苷近红外漫反射光谱模型的优化第62-80页
 第一节 引言第62-63页
 第二节 实验与计算第63-67页
     ·材料与试剂第63页
     ·样品制备第63-64页
     ·HPLC方法第64页
     ·光谱测定第64-65页
     ·计算第65-67页
 第三节 结果与讨论第67-74页
     ·偏最小二乘回归模型结果第67页
     ·光谱预处理对模型的影响第67-68页
     ·变量筛选对模型的影响第68-69页
     ·光谱预处理和变量筛选组合对模型的影响第69-73页
     ·模型验证第73-74页
 第四节 结论第74-75页
 参考文献第75-80页
参考文献第80-94页
致谢第94-96页
个人简历及研究成果第96页

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