| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文研究的内容和结构 | 第10-11页 |
| 第2章 基因差异表达分析 | 第11-17页 |
| 2.1 传统K均值聚类算法的介绍 | 第11-12页 |
| 2.2 改进K均值聚类算法 | 第12-16页 |
| 2.2.1 遗传算法的介绍 | 第12页 |
| 2.2.2 权重K均值算法 | 第12-14页 |
| 2.2.3 遗传权重K均值算法 | 第14-16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 基因差异共表达分析 | 第17-29页 |
| 3.1 研究差异共表达的三个经典方法 | 第17-19页 |
| 3.2 差异共表达分析 | 第19-24页 |
| 3.2.1 共表达网络的新策略“半阈值”法 | 第20-21页 |
| 3.2.2 两个定量差异共表达分析方法DCp和DCe | 第21-24页 |
| 3.3 DCp和DCe方法的软件包介绍 | 第24-27页 |
| 3.3.1 差异共表达分析算法的验证指标 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第4章 基因功能富集分析 | 第29-35页 |
| 4.1 基因富集分析算法 | 第29-30页 |
| 4.2 基因功能预测 | 第30-34页 |
| 4.2.1 基于GO的基因功能预测 | 第31-32页 |
| 4.2.2 基于KEGG通路分析的基因功能预测 | 第32页 |
| 4.2.3 常用的基因功能预测软件 | 第32-34页 |
| 4.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 基于真实数据的实验结果及分析 | 第35-46页 |
| 5.1 数据的来源及介绍 | 第35页 |
| 5.2 数据处理过程 | 第35-38页 |
| 5.3 结果与分析 | 第38-43页 |
| 5.4 本章小结 | 第43-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第54-55页 |