基于SNP遗传谱的复杂疾病基因作图与网络构建方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景 | 第8-10页 |
| ·复杂疾病研究面临的问题 | 第8页 |
| ·遗传多态性标记的发展 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本课题的主要研究内容及意义 | 第12-13页 |
| ·本课题的来源 | 第13-14页 |
| 第2章 基因定位方法的研究 | 第14-21页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·基本概念 | 第14-15页 |
| ·连锁分析方法 | 第15-17页 |
| ·参数分析法 | 第15-16页 |
| ·非参数分析法 | 第16-17页 |
| ·关联或连锁不平衡的分析方法 | 第17-19页 |
| ·群体关联分析 | 第18页 |
| ·以家系为基础的连锁不平衡分析 | 第18-19页 |
| ·连锁与关联分析方法的比较 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 复杂疾病基因定位与网络构建方法 | 第21-32页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·基于SNP 遗传谱构造IBD 谱数据 | 第21-25页 |
| ·相关概念 | 第21-22页 |
| ·SNP 遗传谱数据 | 第22页 |
| ·IBD 数据的计算原理 | 第22-24页 |
| ·S.A.G.E.遗传分析系统的功能及应用 | 第24页 |
| ·IBD 谱的构造 | 第24-25页 |
| ·SNP 协作簇提取算法(MPISC) | 第25-26页 |
| ·建立SNP 虚拟互作网络 | 第26-28页 |
| ·计算SNP 与疾病的关联度 | 第26-27页 |
| ·网络的结点和边 | 第27-28页 |
| ·生成SNP 虚拟互作网络 | 第28页 |
| ·基因作图与互作网络构建 | 第28-31页 |
| ·由SNP 定位到gene | 第28-31页 |
| ·建立基因间的互作关系 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 SNP 协作簇的特征提取方法 | 第32-41页 |
| ·模式特征提取算法的研究 | 第32-34页 |
| ·最优搜索算法 | 第32页 |
| ·次优搜索算法 | 第32-34页 |
| ·MPISC 算法 | 第34-40页 |
| ·算法思想 | 第35-36页 |
| ·知识表示（编码） | 第36-37页 |
| ·初始化种群 | 第37页 |
| ·适应度函数计算（SVM） | 第37页 |
| ·选择算子 | 第37-38页 |
| ·交叉算子 | 第38-39页 |
| ·变异算子 | 第39页 |
| ·加速进化 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 试验结果与分析 | 第41-51页 |
| ·数据来源 | 第41页 |
| ·数据预处理 | 第41-42页 |
| ·构造IBD 谱 | 第41-42页 |
| ·补缺失值 | 第42页 |
| ·SNP 虚拟互作网络的构建 | 第42-44页 |
| ·SNP 协作簇的提取 | 第42-43页 |
| ·SNP 协作簇的筛选标准 | 第43页 |
| ·与疾病显著相关的SNP | 第43-44页 |
| ·SNP 虚拟互作网络 | 第44页 |
| ·互作多基因的定位及网络的构建 | 第44-47页 |
| ·生物学验证 | 第47页 |
| ·MPISC 算法的评价 | 第47-50页 |
| ·算法的搜索效率 | 第47-48页 |
| ·参数e 的选取对搜索结果的影响 | 第48页 |
| ·与其它算法的比较 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 复杂疾病基因作图及网络构建系统的实现 | 第51-58页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·系统描述 | 第51-55页 |
| ·数据管理模块 | 第51页 |
| ·数据预处理模块 | 第51-52页 |
| ·SNP 协作簇提取模块 | 第52-54页 |
| ·频数统计模块 | 第54页 |
| ·注释模块 | 第54-55页 |
| ·可视化模块 | 第55页 |
| ·系统实现所用技术 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 | 第63页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 | 第63页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
