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基于基因表达数据的癌症分型方法

致谢第1-4页
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·选题意义第8-9页
   ·研究现状第9-11页
     ·癌症分型的常规方法第9页
     ·基因芯片在癌症分型上应用的可行性,必要性和发展前景第9-10页
     ·应用基因芯片的癌症分型方法研究现状第10-11页
   ·目标和内容第11-12页
第二章 基因芯片与癌症分型第12-21页
   ·基因芯片概述第12-18页
     ·基因芯片的原理第13页
     ·基因芯片的制备第13-14页
     ·样本制备第14-15页
     ·基因芯片的检测第15-16页
     ·基因芯片数据库第16-18页
   ·癌症分型第18-21页
     ·急性白血病第18-19页
     ·弥漫性大 B细胞淋巴癌第19-21页
第三章 基因芯片分析方法第21-35页
   ·基因芯片的图像处理方法第21-24页
     ·平滑滤波第21-22页
     ·阵列分割第22-23页
     ·靶点分割第23-24页
   ·基因芯片的数据分析方法第24-28页
     ·数据提取第24-26页
     ·数据表达分析第26-28页
   ·常用的聚类方法第28-35页
     ·模式近似度定义第29-30页
     ·非监督聚类算法第30-32页
     ·监督聚类算法第32-33页
     ·一维聚类的局限性第33-35页
第四章 基因表达数据的双向聚类方法第35-48页
   ·双向聚类的概念和意义第35-36页
     ·双向聚类的概念第35-36页
     ·双向聚类的意义第36页
   ·双向聚类的种类和算法第36-43页
     ·“贪婪递归”搜索法第37-39页
     ·耦合双向聚类第39-41页
     ·光谱双向聚类第41-43页
   ·基于系统树图的耦合双向聚类方法第43-48页
     ·不一致性系数第44-45页
     ·稳定性子类第45-46页
     ·基于系统树图的耦合双向聚类方法(HCTWC)搜索过程第46-48页
第五章 HCTWC算法的实现与验证第48-63页
   ·数据预处理第48-51页
     ·原始数据格式第48-49页
     ·对数处理第49页
     ·归一化及缺失数据处理第49-51页
   ·HCTWC算法实现第51-52页
     ·系统聚类的参数选择第51页
     ·稳定性规则第51-52页
     ·递归次数第52页
   ·HCTWC算法评价第52-63页
     ·DLBCL分型第52-58页
     ·ALL/ AML分型第58-63页
第六章 总结与展望第63-65页
   ·总结第63-64页
     ·结果分析第63-64页
     ·总结讨论第64页
   ·展望第64-65页
参考文献第65-70页
附录 作者在攻读硕士学位期间完成的论文第70-71页

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