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基于双聚类的食管癌基因表达谱分析

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第1章 绪论第7-14页
   ·研究背景第7-10页
     ·生物信息学第7-8页
     ·基因表达谱第8-9页
     ·典型的生物信息数据库第9-10页
   ·国内外研究现状第10-11页
   ·研究目的及意义第11页
   ·本文主要工作及创新点第11-12页
     ·研究内容第11页
     ·主要工作第11-12页
     ·研究的创新点及难点第12页
   ·论文结构安排第12-14页
第2章 食管癌基因表达谱预处理第14-23页
   ·数据获取第14-18页
     ·基因芯片简介第14-15页
     ·数据格式说明第15页
     ·食管癌基因表达谱的获取第15-18页
   ·数据预处理方法及流程第18-20页
     ·数据过滤第18页
     ·补缺失值第18-19页
     ·数据对数化第19-20页
     ·数据标准化第20页
   ·数据预处理结果第20-22页
     ·常用的分析软件第20-21页
     ·预处理结果第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 差异表达基因筛选第23-28页
   ·特征选择算法简介第23-25页
     ·倍数法第23页
     ·t检验法第23-24页
     ·方差分析第24页
     ·支持向量机第24-25页
   ·基于t检验法的差异表达基因筛选第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第4章 双聚类分析第28-44页
   ·传统聚类分析第28-34页
     ·聚类分析中的距离(相似性)尺度函数第28-30页
     ·常用的聚类方法第30-31页
     ·聚类结果的可视化表示第31页
     ·聚类结果第31-34页
   ·双聚类算法概述第34-37页
     ·双聚类算法简介第34-35页
     ·双聚类算法的数学描述第35页
     ·双聚类算法的分类第35-36页
     ·几个重要的双聚类算法第36-37页
   ·应用经典双聚类CHENG-CHURCH算法进行双聚类分析第37-43页
     ·CHENG-CHURCH算法的数学描述第37-38页
     ·CHENG-CHURCH算法步骤第38-39页
     ·对CHENG-CHURCH算法的分析第39-40页
     ·应用CHENG-CHURCH算法的双聚类结果第40-43页
   ·本章小结第43-44页
第5章 双聚类结果的富集分析第44-52页
   ·富集分析简介第44-45页
     ·富集分析法的基本原理第44-45页
     ·通路分析第45页
     ·KEGG数据库第45页
   ·传统聚类结果的富集分析第45-48页
     ·层次聚类结果的富集分析第45-47页
     ·k-均值聚类结果的富集分析第47-48页
     ·模糊C-均值聚类结果的富集分析第48页
   ·双聚类结果的富集分析第48-51页
   ·本章小结第51-52页
第6章 总结与展望第52-54页
   ·论文工作总结第52页
   ·论文研究的前景展望第52-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-58页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第58页

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