| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 SNP的概念和特点 | 第14-15页 |
| 1.2 研究SNP的意义 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.4 本文主要工作及内容安排 | 第20-21页 |
| 1.5 小结 | 第21-24页 |
| 第二章 选取致病位点算法介绍 | 第24-38页 |
| 2.1 逻辑回归模型介绍 | 第24页 |
| 2.2 遗传模型 | 第24-27页 |
| 2.3 随机森林的定义及基本原理 | 第27-28页 |
| 2.4 随机森林的构造过程 | 第28-31页 |
| 2.5 随机森林变量重要性计算 | 第31-33页 |
| 2.6 随机森林的数字特征 | 第33-35页 |
| 2.7 基于遗传模型和随机森林的致病基因位点寻找 | 第35-37页 |
| 2.8 小结 | 第37-38页 |
| 第三章 原始样本分析 | 第38-44页 |
| 3.1 原始样本分析 | 第38-40页 |
| 3.2 碱基对的数值转换 | 第40-41页 |
| 3.3 映射后样本情况分析 | 第41-43页 |
| 3.4 小结 | 第43-44页 |
| 第四章 选取致病位点算法检测SNPs | 第44-62页 |
| 4.1 基于遗传模型初步选择致病基因位点 | 第44-50页 |
| 4.2 随机森林模型选择致病基因位点 | 第50-56页 |
| 4.2.1 选择最优的遗传模型 | 第50页 |
| 4.2.2 多种机器学习算法在两个数据集预测效果的对比 | 第50-51页 |
| 4.2.3 参数Ntrees对随机森林预测影响 | 第51-53页 |
| 4.2.4 参数Mtry对随机森林预测精度影响 | 第53-56页 |
| 4.3 利用随机森林模型选择致病基因位点 | 第56-58页 |
| 4.3.1 随机森林模型选取致病位点算法 | 第57页 |
| 4.3.2 随机森林模型选择致病基因位点实验和结果分析 | 第57-58页 |
| 4.4 逻辑回归方法检测随机森林选择的致病位点间交互作用 | 第58-60页 |
| 4.5 小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-66页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
