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 |