全基因组关联分析中SNP数据补缺算法研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 高通量测序的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基因芯片的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 补缺算法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关知识及技术 | 第17-32页 |
| 2.1 全基因组关联分析（GWAS） | 第17-20页 |
| 2.1.1 基于芯片的GWAS | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于高通量测序的GWAS | 第19-20页 |
| 2.2 DNA与SNP | 第20-22页 |
| 2.3 基因型和单体型 | 第22-23页 |
| 2.4 连锁不平衡 | 第23-25页 |
| 2.5 隐马尔可夫模型 | 第25-31页 |
| 2.5.1 HMM的定义 | 第25-26页 |
| 2.5.2 HMM的三个基本问题 | 第26-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 利用参考数据的补缺算法 | 第32-48页 |
| 3.1 补缺对象的确定 | 第32-33页 |
| 3.2 补缺问题的定义 | 第33-34页 |
| 3.3 算法的生物学依据 | 第34页 |
| 3.4 建立补缺问题与隐马模型的映射 | 第34-39页 |
| 3.4.1 对传统隐马模型的改进 | 第36页 |
| 3.4.2 相应的算法的调整 | 第36-39页 |
| 3.5 确定隐马模型参数 | 第39-42页 |
| 3.6 计算最佳状态转移序列（路径） | 第42-45页 |
| 3.7 实验结果 | 第45-47页 |
| 3.8 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 无参考数据的补缺算法 | 第48-55页 |
| 4.1 补缺问题的定义 | 第48-49页 |
| 4.2 算法的生物学依据 | 第49页 |
| 4.3 基于单体型频率的无参考补缺算法 | 第49-52页 |
| 4.4 实验结果 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
