基于因果定向的基因调控网络构建算法研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-20页 |
| 1.2.1 基因调控网络构建算法 | 第10-16页 |
| 1.2.2 因果定向算法 | 第16-20页 |
| 1.3 本文研究思路及难点分析 | 第20-22页 |
| 1.3.1 现有基因调控网络构建算法的不足 | 第20-21页 |
| 1.3.2 本文研究思路 | 第21-22页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第22-23页 |
| 第2章 背景知识与评价方法介绍 | 第23-29页 |
| 2.1 背景知识介绍 | 第23-26页 |
| 2.1.1 基因调控网络 | 第23-24页 |
| 2.1.2 微阵列与基因表达数据 | 第24-25页 |
| 2.1.3 转录因子及转录调控关系数据 | 第25-26页 |
| 2.2 实验数据介绍 | 第26-27页 |
| 2.3 调控网络构建算法评价方法 | 第27-29页 |
| 2.3.1 召回率与准确率 | 第27页 |
| 2.3.2 ROC曲线与AUROC | 第27-29页 |
| 第3章 基于加性噪声模型的基因调控网络构建算法 | 第29-36页 |
| 3.1 定向算法定向基因调控关系方向 | 第29-30页 |
| 3.2 基于加性噪声模型的调控网络构建算法 | 第30-31页 |
| 3.3 实验与分析 | 第31-33页 |
| 3.3.1 实验方法 | 第31-32页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第32-33页 |
| 3.4 系统设计与实现 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基因调控关系发现的监督学习方法 | 第36-46页 |
| 4.1 基本想法 | 第36-39页 |
| 4.1.1 特征生成 | 第37-38页 |
| 4.1.2 不平衡数据与抽样 | 第38-39页 |
| 4.2 随机森林 | 第39-41页 |
| 4.2.1 决策树 | 第39-41页 |
| 4.2.2 随机森林算法流程 | 第41页 |
| 4.3 监督学习发现调控关系算法 | 第41-42页 |
| 4.4 实验与分析 | 第42-44页 |
| 4.4.1 实验方法 | 第42-44页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
