| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外关于人体皮肤微生物群落的比较分析方法研究概况 | 第14-20页 |
| 1.2.1 国内外关于人体皮肤微生物研究课题描述 | 第14-16页 |
| 1.2.2 人体皮肤微生物的研究方法 | 第16-20页 |
| 1.3 本文的主要工作和创新点 | 第20-23页 |
| 第二章 皮肤微生物群落高通量数据的无监督聚类分析 | 第23-47页 |
| 2.1 人体皮肤微生物群落样本无监督聚类分析方法概述 | 第23-29页 |
| 2.1.1 K-tuple特征序列频度统计的理论方法和设计思想 | 第23-24页 |
| 2.1.2 K-tuple序列特征频度统计比较皮肤微生物的方法流程 | 第24-25页 |
| 2.1.3 频度特征向量的统计生成 | 第25页 |
| 2.1.4 生成相异度矩阵 | 第25-29页 |
| 2.2 统计概率模型 | 第29-32页 |
| 2.2.1 插值马尔科夫模型概述 | 第30-32页 |
| 2.3 皮肤微生物群落样本聚类实验数据描述 | 第32-35页 |
| 2.3.1 实验数据总体描述 | 第32-35页 |
| 2.4 实验设计和实验结果分析 | 第35-46页 |
| 2.4.1 单个个体皮肤微生物群落样本聚类分析 | 第35-41页 |
| 2.4.2 多个体皮肤微生物群落样本聚类分析 | 第41-46页 |
| 2.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 人体皮肤微生物群落的有监督分类分析 | 第47-71页 |
| 3.1 长K-tuple序列的皮肤微生物群落有监督分类分析方法 | 第47-58页 |
| 3.1.1 长K-tuple序列特征的提取和预处理 | 第47-49页 |
| 3.1.2 皮肤微生物样本特异性40-tuple特征的过滤处理 | 第49-52页 |
| 3.1.3 有监督分类模型概述 | 第52-54页 |
| 3.1.4 分类器性能评估 | 第54-57页 |
| 3.1.5 特异性长序列特征的生物分析 | 第57-58页 |
| 3.2 皮肤微生物群落有监督分类和特异性序列分析实验 | 第58-70页 |
| 3.2.1 分类实验数据描述 | 第58页 |
| 3.2.2 人体左右不同部位皮肤的分类实验设计 | 第58-59页 |
| 3.2.3 左右不同部位的40-tuple特征频度统计和预处理 | 第59页 |
| 3.2.4 左右不同部位的分类特异性特征抽取和分类性能评估 | 第59-60页 |
| 3.2.5 左右不同部位特异性长序列特征的生物分析 | 第60-65页 |
| 3.2.6 人体不同类型皮肤的分类实验设计 | 第65-66页 |
| 3.2.7 不同类型皮肤特异性序列特征的生物分析 | 第66-70页 |
| 3.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 第四章 基于Spark平台的K-tuple序列特征识别的并行计算 | 第71-79页 |
| 4.1 大数据以及Spark大数据平台简介 | 第71-74页 |
| 4.2 Spark基本工作流程 | 第74-75页 |
| 4.3 Spark弹性分布式数据集的设计与运行原理 | 第75-76页 |
| 4.4 应用Spark进行长K-tuple特征处理与特异性特征选择 | 第76-79页 |
| 第五章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 攻读硕士期间学术论文发表情况 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
