| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 课题研究现状及分析 | 第9-14页 |
| 1.2.1 癌症标志物验证研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 基于知识库的生物标志物研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 研究现状分析总结 | 第14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 癌症标志物验证方法研究 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 统计推断与生存分析基础 | 第17-19页 |
| 2.2.1 统计推断与最小P值 | 第17-18页 |
| 2.2.2 生存数据与生存曲线 | 第18-19页 |
| 2.3 最小P值法与Log-Rank检验 | 第19-22页 |
| 2.3.1 风险组划分的阈值 | 第19-21页 |
| 2.3.2 最小P值的校正 | 第21-22页 |
| 2.4 半参数Cox比例风险模型 | 第22-23页 |
| 2.5 癌症标志物的验证实验 | 第23-28页 |
| 2.5.1 基因表达谱数据集 | 第23-24页 |
| 2.5.2 生存分析实验过程及结果分析 | 第24-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 癌症标志物知识库开发 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 癌症标志物知识库表示及存储设计 | 第30-35页 |
| 3.2.1 知识的内容 | 第30-32页 |
| 3.2.2 知识的存储设计 | 第32-35页 |
| 3.3 基于Web页面标注的信息提取模式 | 第35-39页 |
| 3.3.1 Web页面组织结构分析及信息提取过程 | 第35-37页 |
| 3.3.2 Web页面的信息抽取模式生成 | 第37-39页 |
| 3.4 癌症标志物的半自动化信息抽取 | 第39-41页 |
| 3.4.1 Web页面的实体属性标注及XPath路径提取 | 第39-41页 |
| 3.4.2 基于爬虫的网页信息提取及结果 | 第41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 癌症标志物验证及知识库系统 | 第43-49页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 系统设计与实现 | 第43-45页 |
| 4.2.1 技术选型 | 第43-44页 |
| 4.2.2 系统架构 | 第44-45页 |
| 4.3 数据处理流程 | 第45-48页 |
| 4.3.1 数据提交与选择 | 第45-46页 |
| 4.3.2 生存分析验证 | 第46页 |
| 4.3.3 知识可视化 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简历 | 第58页 |