寻找差异基因的概率方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 图清单 | 第8-9页 |
| 表清单 | 第9-10页 |
| 注释表清单 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·生物信息学 | 第11-12页 |
| ·简介 | 第11页 |
| ·主要研究方向 | 第11-12页 |
| ·概率方法在寻找差异基因中的运用 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要研究内容及思路 | 第13-14页 |
| ·本论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 背景知识 | 第15-26页 |
| ·生物知识背景 | 第15-21页 |
| ·遗传学知识 | 第15-17页 |
| ·生物芯片技术 | 第17-19页 |
| ·生物芯片 | 第17-18页 |
| ·Affymetrix生物芯片 | 第18-19页 |
| ·生物实验研究过程 | 第19-21页 |
| ·数学知识背景 | 第21-26页 |
| ·数据似然函数 | 第22页 |
| ·贝叶斯推导 | 第22-23页 |
| ·变分方法 | 第23-26页 |
| 第三章 相关工作 | 第26-37页 |
| ·探针级别的分析 | 第26-29页 |
| ·传统模型 | 第26-27页 |
| ·概率模型 | 第27-28页 |
| ·本节小结 | 第28-29页 |
| ·寻找差异基因的相关算法 | 第29-37页 |
| ·FC | 第29-30页 |
| ·T-test | 第30页 |
| ·SAM | 第30-31页 |
| ·Cyber-T | 第31页 |
| ·Limma | 第31-32页 |
| ·PPLR | 第32-35页 |
| ·模型描述 | 第33页 |
| ·参数估计 | 第33-35页 |
| ·算法评估 | 第35-36页 |
| ·本节小结 | 第36-37页 |
| 第四章 IPPLR模型 | 第37-45页 |
| ·改进的目的及思路 | 第37-38页 |
| ·模型描述 | 第38-39页 |
| ·参数估计 | 第39-41页 |
| ·结果评估 | 第41-42页 |
| ·模型实现 | 第42-44页 |
| ·实现的基础 | 第42-43页 |
| ·实现的过程 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验结果讨论 | 第45-63页 |
| ·Golden Spike-in 数据集 | 第45-59页 |
| ·数据集描述 | 第45-47页 |
| ·结果分析和讨论 | 第47-58页 |
| ·本节小结 | 第58-59页 |
| ·Mouse Embryo 数据集 | 第59-60页 |
| ·数据集描述 | 第59页 |
| ·结果分析和讨论 | 第59-60页 |
| ·计算效率比较 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-68页 |
| ·本文工作总结 | 第63-64页 |
| ·进一步研究工作 | 第64-66页 |
| ·单个差异基因的检测 | 第64-65页 |
| ·差异基因集的检测 | 第65-66页 |
| ·研究思路和体会 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 附录A Golden Spike-in数据集结果 | 第75-77页 |
| 附录B Mouse Embryo数据集详细结果 | 第77-80页 |
