| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题研究背景、目的和意义 | 第7-10页 |
| 1.2 基因差异共表达分析的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的内容安排与创新点 | 第11-13页 |
| 第二章 DNA 微阵列技术与基因差异共表达分析 | 第13-21页 |
| 2.1 DNA 微阵列技术 | 第13-18页 |
| 2.1.1 DNA 微阵列数据的获取 | 第14-16页 |
| 2.1.2 DNA 微阵列数据的预处理 | 第16-18页 |
| 2.2 基因表达谱的数据表示与基因差异共表达分析 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于双加权中值和半阈值策略的基因差异共表达分析 | 第21-32页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 双加权中值相关算法 | 第22-24页 |
| 3.3 建立基因共表达网络中的半阈值策略 | 第24-25页 |
| 3.4 BMHT 算法 | 第25-26页 |
| 3.5 实验结果 | 第26-27页 |
| 3.5.1 模拟数据集实验结果 | 第26页 |
| 3.5.2 分析小鼠中的二型糖尿病数据 | 第26-27页 |
| 3.6 本章小结 | 第27-32页 |
| 第四章 基于 k-clique 算法的基因差异共表达分析 | 第32-41页 |
| 4.1 引言 | 第32-33页 |
| 4.2 基因模块角度的基因差异共表达分析算法 | 第33-36页 |
| 4.2.1 基因对间的加权中值相关系数算法 | 第33页 |
| 4.2.2 差异共表达阈值策略 | 第33-34页 |
| 4.2.3 阈值选择策略 | 第34-35页 |
| 4.2.4 最大团概念和 k-clique 算法 | 第35-36页 |
| 4.3 实验结果 | 第36-40页 |
| 4.3.1 模拟数据实验结果 | 第36-37页 |
| 4.3.2 小鼠二型糖尿病数据差异共表达模块分析实验结果 | 第37-38页 |
| 4.3.3 BMKC 算法的显著性分析 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-42页 |
| 5.1 本文的主要创新点 | 第41页 |
| 5.2 进一步的研究展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 在校期间的研究成果及发表的学术论文 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
