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骨质疏松遗传学的连锁排除和人工神经网络研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-14页
第1章 复杂疾病基因定位的研究方法与进展第14-32页
   ·复杂疾病基因定位面临的挑战第14-16页
   ·骨质疏松基因定位的研究进展第16-22页
     ·骨质疏松的候选基因研究第16-17页
     ·骨质疏松的连锁扫描研究第17-22页
   ·经典的复杂疾病研究策略第22-25页
     ·连锁分析第22-23页
     ·关联分析第23-24页
     ·传递不平衡检验第24-25页
   ·应用人工神经网络研究复杂疾病第25-29页
     ·目前常用分析复杂性状方法存在的问题第25页
     ·人工神经网络的特点和优势第25-26页
     ·使用人工神经网络研究复杂疾病第26-29页
   ·基因芯片技术与蛋白质组学的在复杂疾病中的应用第29-32页
     ·基因芯片技术的应用第29-30页
     ·蛋白质组技术的应用第30-32页
第2章 骨密度变异的基因组连锁排除分析第32-56页
 前言第32-33页
   ·材料和方法第33-42页
     ·研究样本第33-34页
     ·骨密度测量第34页
     ·基因分型第34-35页
     ·统计分析第35-38页
     ·排除功效模拟分析第38-41页
     ·综合绘图第41-42页
   ·结果第42-50页
     ·研究样本的总体描述第42-43页
     ·骨密度排除功效第43-44页
     ·骨密度基因组排除区域第44-50页
   ·讨论第50-56页
     ·LOD值排除标准的探讨第50-53页
     ·排除效应大小的探讨第53页
     ·排除区域的分析第53-56页
第3章 骨大小变异的基因组连锁排除分析第56-72页
 前言第56-57页
   ·材料和方法第57-60页
     ·研究样本第57-58页
     ·骨大小测量第58页
     ·基因分型第58-59页
     ·统计分析第59-60页
   ·结果第60-68页
     ·骨大小研究样本第60-61页
     ·骨大小排除功效第61-62页
     ·骨大小基因组排除区域第62-68页
   ·讨论第68-72页
     ·骨大小排除的基因组区域或候选基因分析第68-70页
     ·与我们以前研究组关于身高、肥胖连锁排除方法学的比较分析第70-72页
第4章 骨密度变异的神经网络分析第72-102页
 前言第72-74页
   ·材料和方法第74-89页
     ·研究样本第74页
     ·测量第74-75页
     ·BP神经网络设计第75-84页
     ·神经网络的功效模拟第84-89页
   ·结果第89-97页
     ·样本的基本情况第89-93页
     ·神经网络分析功效第93页
     ·12种影响因素对骨密度的作用差异第93-94页
     ·对女性起作用的因素分析结果第94-97页
   ·讨论第97-102页
     ·神经网络的分析功效及其提高途径第97页
     ·性别、体重、身高、年龄、月经初潮对骨密度的影响分析第97-98页
     ·主要候选基因对骨密度的影响分析第98-99页
     ·神经网络研究急需解决的问题第99-102页
第5章 中国人群酒精依赖的遗传学初步分析第102-132页
   ·酒精依赖的分子遗传学研究进展第103-105页
     ·酒精依赖的侯选基因关联研究第103-104页
     ·酒精依赖的全基因组连锁扫描研究第104-105页
   ·材料与方法第105-111页
     ·研究对象第105-106页
     ·问卷调查第106页
     ·族谱考证与实地考察第106-111页
     ·家系分析与家系图谱绘制第111页
     ·遗传率估计第111页
   ·结果第111-120页
     ·家系结构第111-114页
     ·典型家系图第114-116页
     ·饮酒率与酒精依赖率第116-117页
     ·酒精依赖的遗传率第117-120页
   ·讨论第120-132页
     ·一个好的家系资源第120-121页
     ·酒精依赖的评价标准第121-126页
     ·酒精依赖遗传特性分析第126-132页
第六章 进一步研究设想第132-134页
参考文献第134-150页
附录 A:博士学位攻读期间科学研究基本情况第150-176页
索引第176-178页
 表格索引第176-177页
 图形索引第177-178页
缩写表第178-180页
湖南师范大学学位论文原创性声明第180-181页
致谢第181页

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