基于图表达蛋白质组学质谱模式的癌症诊断可视化方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·本论文研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-20页 |
| ·蛋白指纹图谱技术及应用研究现状 | 第13-16页 |
| ·蛋白质质谱数据处理研究现状 | 第16-18页 |
| ·可视化数据处理方法研究现状 | 第18-20页 |
| ·论文结构 | 第20-22页 |
| 第2章 蛋白质组学质谱数据预处理技术 | 第22-36页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·蛋白质组学质谱数据 | 第23-24页 |
| ·蛋白质组学质谱数据预处理技术 | 第24-30页 |
| ·数据约简 | 第24-25页 |
| ·平滑 | 第25-26页 |
| ·基线校正 | 第26-27页 |
| ·标准化 | 第27-29页 |
| ·谱峰提取与量化 | 第29-30页 |
| ·谱峰联配 | 第30页 |
| ·实验数据集及其预处理 | 第30-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于多元图的蛋白质组质谱区间数据特征提取 | 第36-71页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·蛋白质组质谱数据分析中的特征选择方法 | 第37-41页 |
| ·单独最优的特征选择 | 第38-39页 |
| ·增添特征法 | 第39页 |
| ·剔减特征法 | 第39-40页 |
| ·加 l 减 r 法 | 第40页 |
| ·极大极小特征选择 | 第40-41页 |
| ·Zl- Zr 法 | 第41页 |
| ·蛋白质组质谱数据分析中的特征提取方法 | 第41-54页 |
| ·主成分分析 | 第41-44页 |
| ·多维标度分析 | 第44-49页 |
| ·等距特征映射 | 第49-51页 |
| ·局部线性嵌入 | 第51-54页 |
| ·基于多元图图形特征的特征选取 | 第54-67页 |
| ·区间数据域向多元图表示域的映射模型 | 第55-57页 |
| ·区间数据雷达图表示原理 | 第57-63页 |
| ·雷达图图形特征选取与融合 | 第63-67页 |
| ·实验分析 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第4章 蛋白质组质谱特征图像表示与优化 | 第71-88页 |
| ·数据立方体模型 | 第71-77页 |
| ·数据立方体的设计 | 第71-74页 |
| ·数据立方体的分析 | 第74-75页 |
| ·特征向量的构造 | 第75-77页 |
| ·断层二值成像原理 | 第77-83页 |
| ·断层图像二值化 | 第78-82页 |
| ·投影法计算能量曲线 | 第82-83页 |
| ·实验分析 | 第83-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第5章 径向坐标可视化分析蛋白质组学质谱模式 | 第88-108页 |
| ·二维径向坐标可视化 | 第88-93页 |
| ·二维径向坐标映射模型 | 第89-91页 |
| ·径向坐标映射优化 | 第91页 |
| ·本征维数的最大似然估计 | 第91-93页 |
| ·三维径向坐标可视化 | 第93-96页 |
| ·三维径向坐标映射模型 | 第94-95页 |
| ·超复数空间中径向坐标映射方法 | 第95-96页 |
| ·机器学习算法 | 第96-102页 |
| ·k 近邻分类算法 | 第96-98页 |
| ·支持向量机 | 第98-101页 |
| ·分类性能评价 | 第101-102页 |
| ·实验分析 | 第102-107页 |
| ·本章小结 | 第107-108页 |
| 结论 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-121页 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 作者简介 | 第124页 |
