基于期望最大化的高通量测序数据集模体发现算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTARCT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 生物背景 | 第14-15页 |
| 1.2 模体发现 | 第15-16页 |
| 1.3 高通量测序数据集及带来的挑战 | 第16-18页 |
| 1.4 研究现状 | 第18-21页 |
| 1.4.1 高通量测序技术之前的模体发现算法 | 第18-19页 |
| 1.4.2 高通量测序技术之后的模体发现算法 | 第19-21页 |
| 1.5 本文工作 | 第21-22页 |
| 第二章 基础知识 | 第22-32页 |
| 2.1 模体发现问题描述 | 第22-23页 |
| 2.2 模体表示 | 第23-24页 |
| 2.3 模体的打分函数 | 第24-25页 |
| 2.4 模体评价 | 第25-26页 |
| 2.5 期望最大化模体求精 | 第26-30页 |
| 2.5.1 期望最大化 | 第26-27页 |
| 2.5.2 模体求精 | 第27-30页 |
| 2.6 转录因子相关数据库 | 第30-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 一种新的基于期望最大化的模体发现算法 | 第32-48页 |
| 3.1 方法概述 | 第32-33页 |
| 3.2 方法 | 第33-40页 |
| 3.2.1 划分数据集 | 第33页 |
| 3.2.2 生成初始模体 | 第33-38页 |
| 3.2.3 求解初始模体 | 第38-39页 |
| 3.2.4 合并部分 | 第39-40页 |
| 3.3 整体算法 | 第40-41页 |
| 3.4 实验结果 | 第41-46页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第41-42页 |
| 3.4.2 模拟数据实验 | 第42-44页 |
| 3.4.3 真实数据实验 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 一种基于在线期望最大化的模体发现算法 | 第48-62页 |
| 4.1 预备知识 | 第48-49页 |
| 4.1.1 在线算法 | 第48页 |
| 4.1.2 在线期望最大化 | 第48-49页 |
| 4.2 方法概述 | 第49-50页 |
| 4.3 方法 | 第50-55页 |
| 4.3.1 获取输入块及数据块 | 第50页 |
| 4.3.2 生成初始模体 | 第50-51页 |
| 4.3.3 分块求解 | 第51-53页 |
| 4.3.4 后处理 | 第53-54页 |
| 4.3.5 并行化 | 第54-55页 |
| 4.4 实验结果 | 第55-60页 |
| 4.4.1 模拟数据实验 | 第55-59页 |
| 4.4.2 真实数据实验 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结展望 | 第62-64页 |
| 5.1 研究总结 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |
