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乳腺癌代谢组计算分析方法学研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
目录第7-9页
第一章 绪论第9-37页
    第一节 研究背景与意义第9-25页
        1.1 肿瘤诊断学研究现状第9-10页
        1.2 乳腺癌早期诊断方法研究概述第10-15页
        1.3 肿瘤标记物修饰核苷研究概述第15-22页
        1.4 代谢组学在疾病诊断中的应用第22-24页
        1.5 修饰核苷肿瘤标志物研究存在的问题与处理对策第24-25页
    第二节 化学与生物模式发现与分类技术第25-28页
    第三节 毛细管电泳分析技术的改进第28-31页
    第四节 本文研究工作与内容安排第31-37页
第二章 预测毛细管区带电泳有效淌度的支持向量回归建模方法第37-46页
    第一节 引言第37-38页
    第二节 原理第38-41页
        2.1 支持向量机回归基本原理第38-40页
        2.2 多标记物技术原理第40-41页
    第三节 实验部分第41-43页
        3.1 仪器与试剂第41页
        3.2 实验设计第41-42页
        3.3 实验方法第42-43页
    第四节 结果与讨论第43-45页
    第五节 小结第45-46页
第三章 电流信号辅助迁移时间比法用于提高核苷毛细管电泳定性精度的方法第46-51页
    第一节 引言第46页
    第二节 基本原理第46-47页
    第三节 实验部分第47-48页
        3.1 仪器与试剂第47页
        3.2 实验方法第47-48页
    第四节 结果与讨论第48-50页
    第五节 小结第50-51页
第四章 基于液-质联用分析及核苷模式发现的乳腺癌代谢组学研究第51-61页
    第一节 引言第51-52页
    第二节 基本原理第52-53页
        2.1 特征选取基本原理第52-53页
        2.2 BP神经网络基本原理第53页
    第三节 实验部分第53-55页
        3.1 试剂与仪器第53页
        3.2 实验方法第53-54页
        3.3 数据预处理第54-55页
    第四节 结果与讨论第55-59页
        4.1 特征模式的发现与模式识别第55-57页
        4.2 质谱分析第57-59页
    第五节 小结第59-61页
第五章 总结与展望第61-63页
    第一节 论文工作总结第61-62页
    第二节 展望第62-63页
附录: 硕士就读期间发表的论文第63-64页
致谢第64页

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