| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 时序基因表达数据以及常用分析模型介绍 | 第20-28页 |
| 2.1 时序基因表达数据 | 第20-22页 |
| 2.1.1 时间序列的概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 时间序列特点 | 第21-22页 |
| 2.1.3 基因表达数据 | 第22页 |
| 2.2 时间序列分析方法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 自回归模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 多元自回归模型 | 第24页 |
| 2.2.3 自回归模型的定阶准则 | 第24-25页 |
| 2.3 基因表达数据常用分析模型 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于Granger因果关系的基因调控网络 | 第28-44页 |
| 3.1 基于Granger因果关系的基因调控网络构建算法 | 第28页 |
| 3.2 自回归谱分析 | 第28-33页 |
| 3.2.1 谱分析简介 | 第29-32页 |
| 3.2.2 功率谱估计 | 第32-33页 |
| 3.3 Granger因果关系及其分解 | 第33-42页 |
| 3.3.1 Granger因果关系 | 第34页 |
| 3.3.2 Granger因果关系分解 | 第34-40页 |
| 3.3.3 基因间因果调控关系及分析 | 第40-42页 |
| 3.4 模型的评价标准 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 实验与结果分析 | 第44-58页 |
| 4.1 时序基因表达数据 | 第44-45页 |
| 4.2 模拟数据实验及分析 | 第45-54页 |
| 4.2.1 仿真软件介绍 | 第45页 |
| 4.2.2 AR模型对时序基因表达数据的有效性 | 第45-48页 |
| 4.2.3 参数对基因调控网络显示的影响 | 第48-54页 |
| 4.3 真实实验数据及分析 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结和展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文总结 | 第58-59页 |
| 5.2 研究展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |