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基于MIAME的基因表达数据融合方法设计及应用实践

致谢第4-5页
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第11-17页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 微阵列实验最小信息集MIAME第12页
        1.2.2 GEO数据源第12-13页
        1.2.3 ArrayExpress数据源第13-14页
        1.2.4 GEO Import第14-15页
    1.3 研究内容和任务第15-17页
        1.3.1 本论文解决的关键问题第15页
        1.3.2 研究目标与任务第15-16页
        1.3.3 论文内容安排第16-17页
2 基因表达数据格式分析及融合标准确立第17-28页
    2.1 微阵列实验和基因表达数据第17页
    2.2 基因芯片数据第17-19页
    2.3 MIAME标准介绍第19-21页
    2.4 SOFT与MAGE-TAB格式比较与剖析第21-24页
        2.4.1 SOFT格式剖析第21-22页
        2.4.2 MAGE-TAB格式剖析第22-24页
        2.4.3 实现基因表达数据融合的关键问题第24页
    2.5 基因表达数据融合标准确立第24-27页
        2.5.1 基因表达数据中实验信息融合标准第24-25页
        2.5.2 基因表达数据中raw data融合标准第25-27页
    2.6 本章小结第27-28页
3 基因表达数据映射方案第28-38页
    3.1 实验信息映射第28-32页
        3.1.1 MAGE-TAB中实验信息的表示第28-29页
        3.1.2 SOFT中实验信息的表示第29页
        3.1.3 实验信息映射方案第29-32页
    3.2 RAW DATA映射第32-36页
        3.2.1 Affymetrix芯片数据格式第33页
        3.2.2 GenePix芯片数据格式第33页
        3.2.3 Agilent芯片数据格式第33-34页
        3.2.4 raw data映射方案第34-36页
    3.3 本章小结第36-38页
4 数据转换与结果分析第38-46页
    4.1 数据转换方案第38-39页
        4.1.1 实验信息转换方案第38页
        4.1.2 raw data转换方案第38页
        4.1.3 数据库结构设计第38-39页
    4.2 数据转换程序设计第39-42页
        4.2.1 设计流程第39-41页
        4.2.2 软件开发流程第41-42页
    4.3 数据转换的结果分析第42-46页
5 总结与展望第46-48页
    5.1 总结第46-47页
    5.2 展望第47-48页
附录第48-51页
参考文献第51-54页
作者简介第54页

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