| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-35页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第16-30页 |
| 1.2.1 全基因组关联研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 全基因组关联研究算法现状 | 第17-30页 |
| 1.3 基因、疾病间的遗传效应模型 | 第30-32页 |
| 1.3.1 常见模型 | 第30-31页 |
| 1.3.2 本文所使用模型 | 第31-32页 |
| 1.4 本论文的选题、研究内容与结构安排 | 第32-33页 |
| 1.5 本文的创新点 | 第33-35页 |
| 第二章 最大信息系数分析 | 第35-46页 |
| 2.1 最大信息系数原理 | 第35-39页 |
| 2.1.1 基本原理 | 第35-36页 |
| 2.1.2 数学原理 | 第36-39页 |
| 2.2 最大信息系数特性 | 第39-40页 |
| 2.2.1 特征矩阵的特性 | 第39页 |
| 2.2.2 最大信息系数的主要特性 | 第39页 |
| 2.2.3 最大信息系数与现有方法比较 | 第39-40页 |
| 2.2.3.1 MIC值与现有方法比较 | 第39-40页 |
| 2.2.3.2 噪声性能 | 第40页 |
| 2.3 最大信息系数的算法实现 | 第40-42页 |
| 2.3.1 特征矩阵生成算法 | 第41页 |
| 2.3.2 最大互信息逼近算法 | 第41-42页 |
| 2.4 最大信息系数的不足 | 第42-45页 |
| 2.4.1 最大信息系数统计功效 | 第42-43页 |
| 2.4.2 MIC值的波动性 | 第43-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 基于最大信息系数的疾病-SNP关联搜索算法MICSNPS研究 | 第46-67页 |
| 3.1 材料 | 第46-47页 |
| 3.1.1 仿真数据 | 第46-47页 |
| 3.1.2 真实数据 | 第47页 |
| 3.2 最大信息系数SNP搜索法 | 第47-52页 |
| 3.2.1 蒙特卡洛置换检验 | 第48-49页 |
| 3.2.2 基于滑动窗口的二分搜索算法 | 第49-52页 |
| 3.3 实验结果 | 第52-64页 |
| 3.3.1 为MC置换检验选择可行的采样数 | 第53-56页 |
| 3.3.2 与BEAM、PLINK和BoNB在假阳率和功效方面的比较 | 第56-57页 |
| 3.3.3 MICSNPs的算法时间 | 第57-58页 |
| 3.3.4 有、无基于滑动窗口的二分搜索算法结果的一致性检验 | 第58-59页 |
| 3.3.5 MICSNPs用于真实数据 | 第59-64页 |
| 3.4 讨论 | 第64-65页 |
| 3.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第四章 基于最大信息系数的疾病-SNP关联搜索算法MBOMIC研究 | 第67-103页 |
| 4.1 引言 | 第67-68页 |
| 4.2 材料 | 第68-69页 |
| 4.2.1 仿真数据 | 第68页 |
| 4.2.2 真实数据 | 第68-69页 |
| 4.3 MBOMIC算法 | 第69-77页 |
| 4.3.1 MIC应用于生物标记物选择 | 第69页 |
| 4.3.2 Bagging算法 | 第69-72页 |
| 4.3.3 mBagging算法 | 第72-74页 |
| 4.3.4 mBoMIC算法设计 | 第74-77页 |
| 4.4 实验结果 | 第77-99页 |
| 4.4.1 基准算法 | 第77页 |
| 4.4.2 抽样数对Bagging模型性能的影响 | 第77-82页 |
| 4.4.3 mBagging模型的优势 | 第82-83页 |
| 4.4.4 mBoMIC的统计功效与假阳率 | 第83-85页 |
| 4.4.5 算法运行时间 | 第85页 |
| 4.4.6 真实数据测试 | 第85-99页 |
| 4.5 讨论 | 第99-101页 |
| 4.6 本章小结 | 第101-103页 |
| 第五章 基于最大信息系数的微阵列表达谱分析方法研究 | 第103-116页 |
| 5.1 引言 | 第103-105页 |
| 5.1.1 房颤相关差异表达基因识别研究 | 第103-104页 |
| 5.1.2 瓣膜性心脏病相关差异microRNA表达识别研究 | 第104-105页 |
| 5.2 材料 | 第105页 |
| 5.2.1 房颤基因表达数据 | 第105页 |
| 5.2.2 瓣膜性心脏病microRNA表达数据 | 第105页 |
| 5.3 方法 | 第105-106页 |
| 5.3.1 基于最大信息系数分析基因/microRNA微阵列的方法 | 第105-106页 |
| 5.3.2 DAVID | 第106页 |
| 5.4 实验结果 | 第106-113页 |
| 5.4.1 差异表达基因的识别 | 第106-111页 |
| 5.4.2 差异表达microRNA的识别 | 第111-113页 |
| 5.5 讨论与结论 | 第113-115页 |
| 5.5.1 差异表达基因识别结果分析 | 第113-115页 |
| 5.5.2 差异表达microRNA识别结果分析 | 第115页 |
| 5.6 本章小结 | 第115-116页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第116-120页 |
| 6.1 全文总结 | 第116-118页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 参考文献 | 第121-139页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第139-141页 |
| 攻读博士学位期间参加课题工作 | 第141-142页 |
