| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文组织安排 | 第13-14页 |
| 1.5 小结 | 第14-15页 |
| 第2章 相关研究知识 | 第15-33页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第15-18页 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数据挖掘功能 | 第16-18页 |
| 2.2 基因表达数据 | 第18-22页 |
| 2.2.1 基因表达数据的获取 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基因表达数据预处理 | 第21-22页 |
| 2.3 特征选取方法 | 第22-28页 |
| 2.3.1 特征选取的概况 | 第22-25页 |
| 2.3.2 过滤器模式(Filter) | 第25-27页 |
| 2.3.3 封装器模式(Wrapper) | 第27-28页 |
| 2.4 聚类方法 | 第28-30页 |
| 2.4.1 聚类应用的四个基本方向 | 第28页 |
| 2.4.2 聚类的过程 | 第28-29页 |
| 2.4.3 聚类算法的类别 | 第29-30页 |
| 2.5 双聚类算法 | 第30-32页 |
| 2.5.1 引入双聚类的理由 | 第30-31页 |
| 2.5.2 双聚类的数学模型 | 第31页 |
| 2.5.3 已有的常见双聚类算法 | 第31-32页 |
| 2.6 小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于2D层次聚类的脑区共表达聚类模式研究 | 第33-47页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 基于脑区共表达聚类模式的精神分裂症机理研究 | 第33-37页 |
| 3.2.1 特征基因的选取 | 第33页 |
| 3.2.2 共表达2D层次聚类 | 第33-36页 |
| 3.2.3 共表达2D层次聚类的评估 | 第36-37页 |
| 3.2.4 GO富集分析 | 第37页 |
| 3.3 数据集 | 第37-38页 |
| 3.3.1 数据集来源 | 第37-38页 |
| 3.3.2 数据的预处理 | 第38页 |
| 3.4 实验结果和分析 | 第38-45页 |
| 3.4.1 基底区共表达模式和分析 | 第38-39页 |
| 3.4.2 海马区共表达模式和分析 | 第39-40页 |
| 3.4.3 枕叶共表达模式与分析 | 第40-41页 |
| 3.4.4 颞叶的共表达模式与分析 | 第41-43页 |
| 3.4.5 顶叶共表达模式和分析 | 第43-44页 |
| 3.4.6 额叶共表达模式和分析 | 第44-45页 |
| 3.5 讨论 | 第45-46页 |
| 3.6 小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于CHPBC双聚类方法的脑区共表达聚类模式研究 | 第47-59页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 基于CHPBC双聚类的脑区共表达模式方法 | 第47-53页 |
| 4.2.1 提出双聚类算法的原因 | 第47-48页 |
| 4.2.2 双聚类基础模型及已有算法的不足分析 | 第48-51页 |
| 4.2.3 CHPBC聚类算法 | 第51-53页 |
| 4.3 数据集 | 第53-54页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第54-58页 |
| 4.4.1 CHPBC双聚类信息丰度比较 | 第54-56页 |
| 4.4.2 CHPBC生物意义敏感性比较 | 第56-58页 |
| 4.5 小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文及所参加项目 | 第66页 |