基于CNA的拷贝数显著性检测算法的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 主要研究内容及关键技术点 | 第15-17页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 关键技术点 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 拷贝数显著性检测原理分析与整体框架 | 第19-27页 |
| 2.1 基本概念 | 第19-21页 |
| 2.1.1 拷贝数 | 第19-20页 |
| 2.1.2 拷贝数变异 | 第20-21页 |
| 2.1.3 显著的拷贝数变异 | 第21页 |
| 2.2 统计基础 | 第21-24页 |
| 2.2.1 假设检验 | 第21-22页 |
| 2.2.2 P值 | 第22-23页 |
| 2.2.3 Q值 | 第23-24页 |
| 2.3 拷贝数显著性检测整体框架 | 第24-26页 |
| 2.3.1 生成空模型 | 第25页 |
| 2.3.2 显著性检测 | 第25-26页 |
| 2.3.3 剥离算法 | 第26页 |
| 2.3.4 召回显著性区域 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 拷贝数显著性检测算法研究及实现 | 第27-58页 |
| 3.1 GISTIC算法研究及实现 | 第27-32页 |
| 3.2 JISTIC算法研究及实现 | 第32-38页 |
| 3.3 GISTIC 2.0 算法研究 | 第38-43页 |
| 3.4 SAIC算法研究及实现 | 第43-48页 |
| 3.5 BSAIC算法研究及实现 | 第48-52页 |
| 3.6 RUBIC算法研究及实现 | 第52-57页 |
| 3.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 拷贝数显著性检测算法测试与结果分析 | 第58-69页 |
| 4.1 数据准备 | 第58-62页 |
| 4.1.1 模拟数据的生成 | 第58-61页 |
| 4.1.2 真实数据 | 第61-62页 |
| 4.2 测试结果及分析 | 第62-68页 |
| 4.2.1 模拟数据结果及分析 | 第62-66页 |
| 4.2.2 真实数据结果及分析 | 第66-68页 |
| 4.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 论文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 研究展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第75页 |
