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生物信息数据挖掘若干关键问题研究与应用

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 绪论第10-24页
   ·数据挖掘研究的发展第10-13页
     ·数据挖掘的概念第10页
     ·数据挖掘的历史与现状第10-12页
     ·数据挖掘的任务和方法第12-13页
   ·生物信息学的发展第13-15页
     ·生物信息学的兴起与意义第13页
     ·生物信息学的现状与发展趋势第13-15页
   ·生物信息数据分析第15-20页
     ·生物信息数据特点第15-17页
     ·生物信息数据分析的内容第17-18页
     ·生物信息数据挖掘现状第18-20页
   ·本文工作第20-24页
     ·研究内容与成果第21-22页
     ·本文结构第22-24页
第二章 生物信息数据挖掘第24-46页
   ·生物信息软件第24-25页
   ·生物信息数据挖掘系统架构应有的特色第25-26页
     ·可扩展第25页
     ·集成多种数据挖掘技术第25页
     ·与数据库无缝集成第25-26页
     ·对专家与初学者均支持第26页
     ·对变化数据支持第26页
     ·非标准数据类型支持第26页
   ·大规模基因表达谱分析软件第26-30页
   ·大规模基因表达谱分析第30-37页
     ·基因表达谱数据挖掘现状第31-35页
     ·基因表达谱数据挖掘的发展方向第35-37页
   ·生物信息数据库第37-39页
     ·生物信息数据库现状第37-38页
     ·生物信息数据库存在的问题与研究方向第38-39页
   ·生物信息学标准化建设与基因表达谱芯片数据库第39-44页
     ·生物信息学标准化内容第39-40页
     ·基因表达谱芯片相关标准第40-42页
     ·基因表达公共数据库第42-44页
   ·小结第44-46页
第三章 生物信息数据挖掘应用平台体系架构第46-56页
   ·BDMAPA中的概念第46-47页
   ·层次结构第47-49页
   ·数据层第49-50页
   ·算法工具层第50-51页
   ·分析逻辑层第51页
   ·应用系统层第51页
   ·BDMAPA架构扩展第51-53页
   ·DBMAPA特色第53-54页
   ·本章小结第54-56页
第四章 基因表达谱芯片数据挖掘第56-75页
   ·基因表达谱芯片及相关概念第56-59页
     ·基因表达谱芯片第56-57页
     ·相关概念第57-59页
   ·基因表达谱与基因表达谱分析第59-60页
   ·基因表达谱分析模型第60-74页
     ·基因表达相似性分析第61-67页
     ·基因表达相似性解释分析第67-69页
     ·基因表达共发生分析第69-71页
     ·基因表达路径分析第71页
     ·基因表达副路径分析第71-72页
     ·特殊表达基因分析第72-74页
   ·本章小结第74-75页
第五章 基因表达谱芯片数据库设计与实现第75-88页
   ·基因表达谱芯片实验流程第75-77页
   ·基因表达谱芯片数据库系统CBioDB设计与实现第77-82页
     ·ER图第78-79页
     ·数据描述第79-82页
   ·数据库管理系统DBUI第82-86页
     ·数据导入/导出第83-84页
     ·数据插入第84-85页
     ·自动导入数据第85-86页
     ·数据浏览第86页
     ·SQL运行第86页
   ·CBioDB数据库系统特点第86-87页
   ·本章小结第87-88页
第六章 基因表达谱芯片数据挖掘系统CBioMiner第88-93页
   ·CBioMiner系统结构第88-89页
   ·主要实现技术第89-90页
   ·系统分布架构第90-91页
   ·系统特点第91-92页
     ·多层体系结构第91页
     ·系统可伸缩性第91页
     ·实体的独立性便于重用第91页
     ·适于专家与初学者第91-92页
     ·与平台无关第92页
     ·丰富的分析功能第92页
   ·本章小结第92-93页
第七章 结论与展望第93-95页
 本文的主要内容和结论如下:第93-94页
 本文的研究工作可以从以下几个方面改进和深化:第94-95页
参考文献第95-105页
图表目录第105-106页
攻读学位期间完成的主要研究工作与成果第106-108页
致谢第108-109页

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