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基于生物标志的数据挖掘技术在肺癌预警预报系统中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
目录第9-11页
图表索引第11-13页
中英文縮略词表第13-14页
1 引言第14-17页
2 材料与方法第17-31页
   ·材料第17-19页
     ·标本来源与处理第17页
     ·主要的仪器与试剂第17-18页
     ·主要试剂的配置第18-19页
     ·软件第19页
   ·方法第19-31页
     ·实验方法第19-25页
     ·数据挖掘第25-30页
     ·统计学分析第30-31页
3 结果第31-47页
   ·人群流行病学资料第31页
   ·DNA甲基化检测结果第31-37页
     ·引物特异性鉴定第31-34页
     ·肺癌组和对照组p16、RASSF1A和FHIT基因启动子甲基水平的检测结果第34-37页
   ·端粒长度检测结果第37-39页
     ·2组研究对象的外周血全基因组DNA相对端粒长度第37页
     ·性别、年龄、吸烟史、肺癌组织学类型和临床分期对端粒长度的影响第37-39页
   ·数据挖掘模型结果第39-47页
     ·变量变换第39-40页
     ·Fisher判别分析模型的预测结果第40-41页
     ·决策树预测模型的预测结果第41-43页
     ·BP神经网络模型的预测结果第43-45页
     ·SVM模型的预测结果第45-46页
     ·模型的评估第46-47页
4 讨论第47-52页
   ·p16、RASSF1A和FHIT基因甲基化与肺癌的关系第47-48页
   ·外周血端粒长度与肺癌的关系第48-49页
   ·数据挖掘对肺癌的预测第49-52页
5 结论第52-53页
参考文献第53-58页
综述 DNA甲基化与肺癌关系的研究进展第58-74页
 参考文献第69-74页
致谢第74-75页
个人简历在学期间发表的学术论文与研究成果第75页

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