代谢组学数据分析中的稀疏化新方法
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 代谢组学及其数据分析 | 第10-11页 |
| 1.2 代谢组学单源数据分析方法 | 第11-14页 |
| 1.3 代谢组学多源数据分析方法 | 第14-16页 |
| 1.4 核磁共振氢谱定量分析 | 第16-17页 |
| 1.5 论文结构 | 第17-18页 |
| 参考文献 | 第18-21页 |
| 第二章 基于SIS的稀疏偏最小二乘回归新方法 | 第21-37页 |
| 2.1 引言 | 第21-22页 |
| 2.2 偏最小二乘法 | 第22-23页 |
| 2.3 稀疏偏最小二乘法 | 第23-24页 |
| 2.4 SIS-SPLS新方法的理论及其性质 | 第24-28页 |
| 2.4.1 SIS-SPLS回归模型 | 第24-25页 |
| 2.4.2 SIS-SPLS的渐近性质 | 第25-27页 |
| 2.4.3 SIS-SPLS的算法 | 第27-28页 |
| 2.5 数值分析 | 第28-35页 |
| 2.5.1 模拟数据结果与分析 | 第28-33页 |
| 2.5.2 真实数据结果与分析 | 第33-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35页 |
| 参考文献 | 第35-37页 |
| 第三章 基于变量互补性的多源数据稀疏化方法 | 第37-60页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 假设检验相关理论 | 第38-48页 |
| 3.2.1 G2检验 | 第38-41页 |
| 3.2.2 拓展似然比检验 | 第41-45页 |
| 3.2.3 多重假设检验 | 第45-48页 |
| 3.3 多源数据变量相关性与互补性 | 第48-50页 |
| 3.3.1 变量相关性 | 第48-50页 |
| 3.3.2 变量互补性 | 第50页 |
| 3.4 基于互补性的多源数据稀疏化方法 | 第50-51页 |
| 3.5 数值分析 | 第51-58页 |
| 3.5.1 模拟数据变量相关性 | 第51-52页 |
| 3.5.2 模拟数据变量互补性 | 第52-54页 |
| 3.5.3 真实多源数据分析 | 第54-58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 第四章 核磁共振氢谱的定量分析 | 第60-71页 |
| 4.1 引言 | 第60-61页 |
| 4.2 定量分析软件的功能模块 | 第61-62页 |
| 4.3 定量分析软件的使用实例 | 第62-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 论文总结 | 第71-72页 |
| 5.2 研究展望 | 第72-73页 |
| 附录 定理证明 | 第73-80页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
