| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景、目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 课题的研究现状及发展趋势 | 第11-15页 |
| 1.3 项目的应用前景和学术价值 | 第15-17页 |
| 1.4 本论文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 群体分析工具的相关理论和技术 | 第19-28页 |
| 2.1 F统计工具的概述 | 第19-20页 |
| 2.2 全基因组关联分析中的鲁棒性关系推理工具的概述 | 第20-21页 |
| 2.3 关联性分析工具的概述 | 第21页 |
| 2.4 相关技术 | 第21-25页 |
| 2.4.1 多核 | 第21-22页 |
| 2.4.2 OpenMP编程基础 | 第22-25页 |
| 2.4.3 OpenMP执行模式 | 第25页 |
| 2.5 论文结构 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小节 | 第27-28页 |
| 第3章 基于F统计的种群分析工具的设计与实现 | 第28-41页 |
| 3.1 F统计的源数据 | 第28-32页 |
| 3.1.1 vcf源数据 | 第28-30页 |
| 3.1.2 种群数据 | 第30-32页 |
| 3.2 F统计的相关运算 | 第32-34页 |
| 3.3 F统计工具的流程设计 | 第34-36页 |
| 3.4 F统计的并行算法设计与实现 | 第36-38页 |
| 3.5 系统开发的环境及硬件配置 | 第38-39页 |
| 3.6 实验结果 | 第39-40页 |
| 3.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 GWAS中鲁棒性关系推理工具的设计与实现 | 第41-51页 |
| 4.1 GWAS中鲁棒性关系推理工具的分析 | 第41-42页 |
| 4.2 GWAS中鲁棒性关系推理串行算法 | 第42-47页 |
| 4.2.1 源数据的读入与预处理 | 第42页 |
| 4.2.2 数据的处理与结果的输出 | 第42-47页 |
| 4.3 GWAS中鲁棒性关系推理算法的并行设计与实现 | 第47-49页 |
| 4.4 实验结果 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 关联性分析工具的设计与实现 | 第51-63页 |
| 5.1 关联性分析工具的分析 | 第51-52页 |
| 5.2 关联性分析串行算法的设计与实现 | 第52-57页 |
| 5.3 关联性分析工具的并行设计与实现 | 第57-60页 |
| 5.4 实验结果 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69页 |