| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 基因芯片概述 | 第7-14页 |
| ·基因芯片的基本概念 | 第7页 |
| ·基因芯片技术的产生和发展 | 第7-8页 |
| ·基因芯片的分析过程 | 第8-11页 |
| ·芯片制备技术 | 第9页 |
| ·样本制备、标记和杂交 | 第9-10页 |
| ·杂交图谱的信号检测技术 | 第10-11页 |
| ·基因芯片的应用领域 | 第11-12页 |
| ·细胞发育 | 第11页 |
| ·疾病诊断 | 第11页 |
| ·药物发现 | 第11-12页 |
| ·基因突变检测 | 第12页 |
| ·基因表达谱公共数据库 | 第12-13页 |
| ·GEO 基因表达数据专用库 | 第12页 |
| ·EBI ArrayExpress 和SMD | 第12页 |
| ·DDBJ 日本DNA 数据库 | 第12-13页 |
| ·本论文的研究内容及结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 基因芯片数据处理 | 第14-25页 |
| ·基因芯片的数据分析流程 | 第14页 |
| ·聚类分析简介 | 第14-21页 |
| ·相似性的度量 | 第14-17页 |
| ·聚类算法 | 第17-21页 |
| ·主要数据处理软件 | 第21-25页 |
| ·Cluster 和TreeView 程序 | 第21页 |
| ·GeneSpring | 第21页 |
| ·SpotFire DecisionSuite | 第21-22页 |
| ·SAM 和PAM | 第22页 |
| ·R 平台及生物导体 | 第22-23页 |
| ·MATLAB 生物信息工具箱 | 第23页 |
| ·本文着眼点 | 第23-25页 |
| 第三章 基于格子模型和神经网络的基因表达数据的双向聚类 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·基于格子模型的双向聚类算法 | 第25-30页 |
| ·格子模型 | 第25-26页 |
| ·参数计算 | 第26-29页 |
| ·初始值和中止规则 | 第29页 |
| ·基本算法 | 第29-30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 改进的非负矩阵分解算法在基因数据分析中的应用 | 第35-40页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·改进NMF 算法 | 第35-38页 |
| ·基本的NMF 算法 | 第36-37页 |
| ·数据平滑处理 | 第37页 |
| ·NMF 算法在基因数据分析中的模式检测 | 第37页 |
| ·维数选择 | 第37-38页 |
| ·基本算法 | 第38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 引入BREGMAN距离的非负矩阵算法的改进及其在基因数据分析中的应用 | 第40-45页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·NNMF 算法 | 第40-42页 |
| ·Bregman 距离函数 | 第40-41页 |
| ·非负矩阵分解的目标函数 | 第41页 |
| ·迭代规则 | 第41页 |
| ·数据平滑处理 | 第41-42页 |
| ·基本算法 | 第42页 |
| ·NNMF 算法在生物信息学中的应用 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附件 | 第53-55页 |
