| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景、目的、意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·过滤法（filter） | 第12-13页 |
| ·缠绕法（wrapper） | 第13页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 化疗反应基因芯片实验分析 | 第15-21页 |
| ·基因芯片概述 | 第15-18页 |
| ·寡核苷酸芯片 | 第16-17页 |
| ·cDNA 芯片 | 第17-18页 |
| ·卵巢癌化疗反应的基因表达谱 | 第18-20页 |
| ·RNA 提取和基因芯片实验 | 第18页 |
| ·实验数据临床分析 | 第18-20页 |
| 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 一种新的基因芯片数据预处理方法 | 第21-38页 |
| ·基因芯片数据的预处理方法概述 | 第21-22页 |
| ·辨识非生物因素影响的基因芯片数据预处理方法 | 第22-27页 |
| ·有监督奇异值分解（SSVD） | 第23-26页 |
| ·结合SSVD 和散点图的预处理方法 | 第26-27页 |
| ·实验结果分析 | 第27-37页 |
| ·批次因素影响分析 | 第27-29页 |
| ·实验条件因素影响分析 | 第29-37页 |
| 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 卵巢癌化疗反应敏感基因提取 | 第38-50页 |
| ·特征基因选择方法 | 第38-40页 |
| ·经典特征基因选择方法 | 第38-39页 |
| ·结合SSVD 和基于信息增益的随机森林两步特征提取方法 | 第39-40页 |
| ·基于散点图的化疗疗效类别关联性分析 | 第40-41页 |
| ·基于统计学验证方法 | 第41-42页 |
| ·置换测试 | 第42页 |
| ·SSVDRF 与经典方法比较 | 第42-45页 |
| ·特性基因的提取和分类 | 第43-44页 |
| ·特征基因的鲁棒性比较 | 第44-45页 |
| ·特征基因的选择、分类和化疗关联性分析 | 第45-48页 |
| ·特征基因的提取 | 第45-46页 |
| ·特征基因对化疗类别的判断 | 第46页 |
| ·实验结果—特征基因的分类率 | 第46-47页 |
| ·基于biplot 图的特征基因的相关性比较 | 第47-48页 |
| ·与其他研究结果的比较 | 第48-49页 |
| 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 特征基因的生物学意义分析 | 第50-64页 |
| ·三个生物学数据库的简介 | 第50-51页 |
| ·NCBI 数据库 | 第50页 |
| ·GeneCards 数据库 | 第50-51页 |
| ·GO 数据库 | 第51页 |
| ·不同的方法辨识出的基因的生物学意义的比较 | 第51页 |
| ·经典方法提取出的特征基因的生物学意义 | 第51-57页 |
| ·T-test 提取出的特征基因的生物学意义 | 第51-54页 |
| ·SVM-RFE 提取出的特征基因的生物学意义 | 第54-57页 |
| ·辨识生物因素的方法提取出的特征基因的生物学意义 | 第57-63页 |
| ·SSVD 提取出的特征基因的生物学意义 | 第57-60页 |
| ·SSVDRF 提取出的特征基因的生物学意义 | 第60-63页 |
| 本章小结 | 第63-64页 |
| 总结 | 第64-66页 |
| 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-78页 |
| 附录1 | 第78-79页 |
| 详细摘要 | 第79-84页 |