| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| Contents | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 微生物群落的比较分析方法 | 第12-15页 |
| 1.2.1 基于16S核糖体RNA的度量方法 | 第13页 |
| 1.2.2 基于完全的宏基因组和宏转录组的度量方法 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要工作及创新点 | 第15-16页 |
| 第二章 基于k-tuple频度统计的微生物群落比较分析方法 | 第16-26页 |
| 2.1 基于k-tuple频度统计的序列特征方法 | 第16-22页 |
| 2.1.1 k-tuple频度统计的主要思想及理论基础 | 第16-17页 |
| 2.1.2 序列特征方法的主要流程 | 第17-22页 |
| 2.2 基于相异度矩阵的分析方法和评估标准 | 第22-24页 |
| 2.2.1 非加权组平均法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 对称差 | 第23-24页 |
| 2.2.3 主坐标分析 | 第24页 |
| 2.2.4 斯皮尔曼等级相关系数 | 第24页 |
| 2.3 主要分析流程的代码实现 | 第24-26页 |
| 第三章 基于k-tuple频度统计的宏转录组数据比较实验 | 第26-51页 |
| 3.1 宏转录组数据和宏基因组数据的总体描述 | 第26-28页 |
| 3.2 实验1：来自全球海洋的宏转录组数据样本的聚类分析 | 第28-35页 |
| 3.2.1 实验数据 | 第28-29页 |
| 3.2.2 实验结果与分析 | 第29-35页 |
| 3.3 实验2：宏转录组数据样本间的环境梯度的关系分析 | 第35-40页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第36页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第36-40页 |
| 3.4 实验3：宏转录组数据和宏基因组数据样本间的聚类分析 | 第40-44页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第40-41页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第41-44页 |
| 3.5 实验4：Illumina测序数据的聚类分析 | 第44-48页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第44-45页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 3.6 实验5：测序误差对相异度度量方法的性能影响分析 | 第48-50页 |
| 3.6.1 实验数据 | 第48页 |
| 3.6.2 实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 关于k-tuple频度序列特征方法的延伸性探讨 | 第51-72页 |
| 4.1 微生物群落仿真数据的聚类分析 | 第51-54页 |
| 4.1.1 实验设计 | 第51-53页 |
| 4.1.2 结果分析 | 第53-54页 |
| 4.2 相似物种的聚类分析 | 第54-62页 |
| 4.2.1 灵长类物种的聚类分析 | 第54-58页 |
| 4.2.2 人种的聚类分析 | 第58-62页 |
| 4.3 测试不同测序平台对聚类结果的影响 | 第62-66页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第63-64页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第64-66页 |
| 4.4 当k=30-40时基于k-tuple的序列特征 | 第66-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 在学期间发表及完成的论文 | 第80-81页 |
| 致谢语 | 第81页 |
