| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-34页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 肿瘤分类与信息基因选择 | 第12-22页 |
| 1.2.1 信息基因选择 | 第13-16页 |
| 1.2.2 经典分类器 | 第16-22页 |
| 1.3 药物分子定量构效关系研究 | 第22-32页 |
| 1.3.1 变量筛选 | 第23-27页 |
| 1.3.2 近邻样本选择 | 第27-28页 |
| 1.3.3 经典回归模型 | 第28-32页 |
| 1.4 本文主要研究内容和创新点 | 第32-34页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容及章节编排 | 第32-33页 |
| 1.4.2 本文的主要创新点 | 第33-34页 |
| 第二章 基于方差分析的高维特征选择与直接推理器用于信息基因识别与癌分类 | 第34-51页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 材料与方法 | 第35-41页 |
| 2.2.1 基因表达数据及预处理 | 第35-36页 |
| 2.2.2 信息基因选择算法 | 第36-39页 |
| 2.2.3 基于方差分析的直接推理器 | 第39页 |
| 2.2.4 以层次分类策略将多分类转换为二分类 | 第39-40页 |
| 2.2.5 参比特征选择方法及分类器 | 第40-41页 |
| 2.2.6 生物学通路分析 | 第41页 |
| 2.3 结果与分析 | 第41-44页 |
| 2.3.1 不同模型的预测精度及信息基因个数比较 | 第41-43页 |
| 2.3.2 特征选择方法比较 | 第43-44页 |
| 2.3.3 分类器比较 | 第44页 |
| 2.4 讨论 | 第44-49页 |
| 2.4.1 多轮迭代的分类精度与基因个数 | 第44-45页 |
| 2.4.2 多套基因子集的生物学通路分析 | 第45-48页 |
| 2.4.3 基因选择算法IRFS-ANOVA的优势 | 第48-49页 |
| 2.4.4 直接推理器ⅡM-ANOVA的优势 | 第49页 |
| 2.5 结论 | 第49-51页 |
| 第三章 基于支持向量回归的高维特征选择用于抗肿瘤药物QSAR建模 | 第51-68页 |
| 3.1 引言 | 第51-52页 |
| 3.2 材料与方法 | 第52-57页 |
| 3.2.1 数据来源 | 第52页 |
| 3.2.2 分子描述符获取 | 第52-53页 |
| 3.2.3 分子描述符筛选 | 第53-55页 |
| 3.2.4 SVR解释性体系 | 第55-57页 |
| 3.2.5 模型验证与模型比较 | 第57页 |
| 3.3 结果与分析 | 第57-63页 |
| 3.3.1 RPMI8402肿瘤细胞系中的ARC-111类似物QSAR研究 | 第57-60页 |
| 3.3.2 P388肿瘤细胞系中的ARC-111类似物QSAR研究 | 第60-63页 |
| 3.4 讨论 | 第63-66页 |
| 3.4.1 RPMI8402肿瘤细胞系中SVR3与SVR4的解释性体系 | 第63-65页 |
| 3.4.2 P388细胞系中SVR3的解释性体系 | 第65-66页 |
| 3.5 结论 | 第66-68页 |
| 第四章 高维特征选择与近邻样本选择用于肽QSAR研究 | 第68-85页 |
| 4.1 引言 | 第68-70页 |
| 4.2 材料与方法 | 第70-75页 |
| 4.2.1 数据集 | 第70页 |
| 4.2.2 多肽序列一级结构表征 | 第70页 |
| 4.2.3 特征(描述符)筛选与保留描述符加权 | 第70-71页 |
| 4.2.4 近邻样本选择及测试样本定制预测 | 第71-73页 |
| 4.2.5 QSAR建模与模型验证 | 第73-75页 |
| 4.3 结果与分析 | 第75-81页 |
| 4.3.1 血管紧张素转化酶(ACE)抑制剂的QSAR分析 | 第75-77页 |
| 4.3.2 HLA-A~*0201结合九肽的QSAR研究 | 第77-81页 |
| 4.4 讨论 | 第81-84页 |
| 4.4.1 ACE抑制剂保留描述符的氨基酸残基分布 | 第81-82页 |
| 4.4.2 HLA结合肽保留描述符的氨基酸残基分布 | 第82页 |
| 4.4.3 特征选择与近邻样本选择对模型精度的影响 | 第82-84页 |
| 4.5 结论 | 第84-85页 |
| 第五章 全文结论 | 第85-88页 |
| 5.1 总结 | 第85-86页 |
| 5.2 下一步研究计划 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-100页 |
| 附录1 ACE抑制剂保留描述符的残基分布及描述 | 第100-102页 |
| 附录2 ACE抑制剂5个最优特征子集的并集及其分组 | 第102-104页 |
| 附录3 HLA结合九肽保留描述符的残基分布及描述 | 第104-106页 |
| 附录4 HLA结合九肽5个最优特征子集的并集及其分组 | 第106-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 作者简历 | 第109-110页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第110页 |
