生物信息学方法和生物基因芯片进行癌症诊断方面的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 前言 | 第11-15页 |
| 第2章 生物芯片和癌症诊断 | 第15-24页 |
| ·生物芯片 | 第15-20页 |
| ·概述 | 第15-16页 |
| ·种类及制备 | 第16-19页 |
| ·应用 | 第19-20页 |
| ·癌症诊断 | 第20-24页 |
| ·传统方法 | 第20-21页 |
| ·利用基因芯片进行癌症诊断 | 第21-24页 |
| 第3章 生物信息学方法 | 第24-43页 |
| ·概述 | 第24-26页 |
| ·降维 | 第26-32页 |
| ·概述 | 第26-27页 |
| ·显著性检验方法 | 第27-28页 |
| ·方差分析 | 第28-29页 |
| ·核映射 | 第29-32页 |
| ·模式识别 | 第32-39页 |
| ·概述 | 第32-33页 |
| ·基于核映射的偏最小二乘 | 第33-35页 |
| ·自组织映射 | 第35-39页 |
| ·模式识别系统构造以及统计方法应用 | 第39-43页 |
| ·以SOM作为分类器的分析流程 | 第39-41页 |
| ·以KPLS作为分类器的分析流程 | 第41-43页 |
| 第4章 生物信息学方法处理基因芯片数据应用实例 | 第43-65页 |
| ·基因芯片数据描述 | 第43-44页 |
| ·急性白血病 | 第44-52页 |
| ·t检验挑选基因结合SOM做分类预报 | 第44-45页 |
| ·ANOVA挑选基因结合SOM做分类预报 | 第45-46页 |
| ·核函数重组数据结合SOM做分类预报 | 第46-47页 |
| ·KPLS分类预报 | 第47-49页 |
| ·核函数与ANOVA降维比较 | 第49-52页 |
| ·肺癌 | 第52-56页 |
| ·t检验挑选基因结合SOM做分类预报 | 第52-53页 |
| ·ANOVA挑选基因结合SOM做分类预报 | 第53-54页 |
| ·核函数重组数据结合SOM做分类预报 | 第54-55页 |
| ·KPLS分类预报 | 第55-56页 |
| ·前列腺癌 | 第56-60页 |
| ·t检验挑选基因结合SOM做分类预报 | 第56-57页 |
| ·ANOVA挑选基因结合SOM做分类预报 | 第57-58页 |
| ·核函数降维结合SOM做分类预报 | 第58-59页 |
| ·KPLS分类预报 | 第59-60页 |
| ·扩散大B细胞淋巴癌 | 第60-65页 |
| ·t检验降维结合SOM做分类预报 | 第60-62页 |
| ·ANVOA降维结合SOM做分类预报 | 第62页 |
| ·核函数降维结合SOM做分类预报 | 第62-63页 |
| ·KPLS分类预报 | 第63-65页 |
| 第5章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文和研究成果 | 第71页 |
