| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 生物信息学简介 | 第13页 |
| 1.2 转录组研究概述 | 第13-14页 |
| 1.3 基于 RNA-Seq 数据的转录组表达水平计算 | 第14-15页 |
| 1.4 采用概率方法进行转录组表达水平计算 | 第15页 |
| 1.5 本文主要研究内容和思路 | 第15页 |
| 1.6 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 背景介绍 | 第17-25页 |
| 2.1 生物背景知识 | 第17-19页 |
| 2.2 下一代测序技术(NGS) | 第19-20页 |
| 2.3 RNA-Seq 实验流程简介 | 第20-22页 |
| 2.4 产生式概率图模型基础知识 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 转录组表达水平估计 | 第25-34页 |
| 3.1 表达水平估计存在的困难 | 第25-27页 |
| 3.1.1 剪接结合区的处理 | 第25-26页 |
| 3.1.2 读段的多源映射 | 第26页 |
| 3.1.3 读段在参考组序列上呈非均匀分布 | 第26-27页 |
| 3.2 已有方法介绍 | 第27-33页 |
| 3.2.1 RPKM 方法 | 第28页 |
| 3.2.2 rSeq 方法 | 第28-29页 |
| 3.2.3 mSeq 方法 | 第29-30页 |
| 3.2.4 Cufflinks 模型方法 | 第30-31页 |
| 3.2.5 RSEM 模型方法 | 第31-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 LDASeq 模型 | 第34-46页 |
| 4.1 LDA 模型介绍 | 第34-36页 |
| 4.2 NU-LDA 模型介绍 | 第36-38页 |
| 4.3 LDASeq 概率图模型 | 第38-42页 |
| 4.3.1 LDASeq 模型动机 | 第38页 |
| 4.3.2 LDASeq 模型设计 | 第38-39页 |
| 4.3.3 LDASeq 模型求解 | 第39-41页 |
| 4.3.4 基因和剪切异构体表达值计算 | 第41-42页 |
| 4.4 LDASeq 处理流程 | 第42-45页 |
| 4.4.1 参考序列描述 | 第43页 |
| 4.4.2 注释文件描述 | 第43-44页 |
| 4.4.3 比对软件描述 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 LDASeq 模型在单末端数据集中实验效果 | 第46-55页 |
| 5.1 单末端数据预处理 | 第46页 |
| 5.1.1 单末端数据的探针长度设计原则 | 第46页 |
| 5.1.2 探针上读段计数规则 | 第46页 |
| 5.2 小鼠数据集 | 第46-50页 |
| 5.2.1 数据集介绍 | 第46-48页 |
| 5.2.2 实验结果分析及讨论 | 第48-50页 |
| 5.3 人类乳腺癌数据集 | 第50-52页 |
| 5.3.1 数据集介绍 | 第50-51页 |
| 5.3.2 实验结果分析及讨论 | 第51-52页 |
| 5.4 MAQC 单末端数据集 | 第52-54页 |
| 5.4.1 数据集介绍 | 第52-53页 |
| 5.4.2 实验结果分析及讨论 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 LDASeq 在双末端数据集中实验结果 | 第55-59页 |
| 6.1 双末端数据预处理 | 第55-56页 |
| 6.1.1 双末端数据的探针设计原则 | 第55页 |
| 6.1.2 探针上读段计数规则 | 第55-56页 |
| 6.2 MAQC 双末端数据集 | 第56-58页 |
| 6.2.1 数据集介绍 | 第56-57页 |
| 6.2.2 实验结果分析及讨论 | 第57-58页 |
| 6.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 结束语 | 第59-61页 |
| 7.1 工作总结 | 第59页 |
| 7.2 研究展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第67页 |