两样本问题中差异表达基因的筛选研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| ·课题的研究背景、目的和意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·本文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 筛选基因的常用方法 | 第12-22页 |
| ·t-检验 | 第12-13页 |
| ·倍数分析 | 第13-14页 |
| ·SAM法 | 第14-16页 |
| ·方差分析 | 第16-17页 |
| ·Efron的分析方法 | 第17-20页 |
| ·本文的方法 | 第20-22页 |
| 第三章 支持向量机 | 第22-29页 |
| ·两分类问题 | 第22-23页 |
| ·线性可分 | 第23页 |
| ·最大间隔法 | 第23页 |
| ·用支持向量机建立分类器 | 第23-27页 |
| ·线性可分支持向量机分类器 | 第24-25页 |
| ·线性支持向量机分类器 | 第25-27页 |
| ·非线性支持向量机分类器 | 第27-28页 |
| ·核函数 | 第28-29页 |
| 第四章 数据分析 | 第29-42页 |
| ·数据结构说明 | 第29页 |
| ·数据预处理 | 第29页 |
| ·用常用方法对模拟数据进行分析 | 第29-32页 |
| ·SAM法 | 第30-31页 |
| ·用Efron的方法处理模拟数据 | 第31-32页 |
| ·本文方法分析模拟数据 | 第32-36页 |
| ·分析结果 | 第32-34页 |
| ·结合变量的p值分析结果 | 第34-35页 |
| ·不带罚项选择变量时的结果 | 第35-36页 |
| ·分析Golub数据集 | 第36-42页 |
| ·SAM法 | 第36-37页 |
| ·EFron的方法 | 第37-38页 |
| ·本文方法分析Golub数据 | 第38-41页 |
| ·用SVM对样本进行分类 | 第41-42页 |
| 第五章 结论 | 第42-47页 |
| ·模拟数据分析 | 第42-43页 |
| ·Golub数据分析 | 第43-45页 |
| ·创新点 | 第45-46页 |
| ·缺点 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第52页 |
