| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-12页 |
| ·本文意义和目的 | 第10页 |
| ·本文主要工作 | 第10-11页 |
| ·本文结构 | 第11-12页 |
| 第2章 背景介绍 | 第12-21页 |
| ·生物信息学概述 | 第12-13页 |
| ·基因芯片技术 | 第13-16页 |
| ·cDNA 芯片 | 第14-16页 |
| ·寡核苷酸芯片 | 第16页 |
| ·芯片特征选择方法概述 | 第16-17页 |
| ·癌症生物信息学研究 | 第17-21页 |
| 第3章 基因芯片预处理 | 第21-32页 |
| ·数据来源 | 第21-27页 |
| ·基因芯片数据库 | 第21-22页 |
| ·GEO 数据库 | 第22-25页 |
| ·GEO 原始数据 | 第25-27页 |
| ·预处理流程 | 第27-30页 |
| ·进行背景修正 | 第27-28页 |
| ·归一化 | 第28-29页 |
| ·探针修正 | 第29页 |
| ·将探针数据转化为基因表达数据 | 第29-30页 |
| ·PROBE对应 GENE注释信息获取 | 第30-32页 |
| ·利用 platform 信息对 probe 进行注释 | 第31页 |
| ·利用 bioconductor 包信息对 probe 进行注释 | 第31-32页 |
| 第4章 基于基因芯片数据的癌症标识物预测 | 第32-54页 |
| ·特征选择方法比较 | 第32-37页 |
| ·t-test 假设检验方法 | 第32-34页 |
| ·秩和检验 | 第34-36页 |
| ·双聚类 | 第36-37页 |
| ·胰腺癌和肝癌标志物特征选择流程 | 第37-44页 |
| ·数据选取和数据预处理 | 第38页 |
| ·提取调试参数的特征集合 | 第38-41页 |
| ·qubic 参数选择 | 第41-43页 |
| ·获得特征集合 | 第43-44页 |
| ·结果分析 | 第44-54页 |
| ·所选特征集的生物解释 | 第44-49页 |
| ·所选特征集的分类效果 | 第49-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |