集成特征选择与基因调控网络构建研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 基因调控网络研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 | 第12-13页 |
| 2 基因网络的构建方法 | 第13-24页 |
| 2.1 基因调控网络的定义 | 第13-14页 |
| 2.2 基因网络的典型研究流程 | 第14-17页 |
| 2.2.1 数据收集与标准化 | 第14-15页 |
| 2.2.2 基因网络的重构 | 第15页 |
| 2.2.3 对基因网络的评估 | 第15-16页 |
| 2.2.4 基因网络的分析与应用 | 第16-17页 |
| 2.3 基因网络的构建方法 | 第17-22页 |
| 2.3.1 基于相关性的方法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 基于机器学习中的特征选择方法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 概率图论模型 | 第20-22页 |
| 2.3.4 集成学习方法 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 基于集成特征选择的基因调控关系预测 | 第24-38页 |
| 3.1 多集成特征重要性算法 | 第24-30页 |
| 3.1.1 集成特征选择 | 第24-26页 |
| 3.1.2 NIMEFI算法 | 第26-29页 |
| 3.1.3 遗传算法 | 第29-30页 |
| 3.2 EFI-GA算法预测基因调控关系 | 第30-32页 |
| 3.3 实验设计与结果分析 | 第32-37页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第32页 |
| 3.3.2 实验设计与评价方法 | 第32-33页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第33-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于数据融合的基因调控网络构建 | 第38-51页 |
| 4.1 多源特征融合 | 第38-43页 |
| 4.1.1 支持向量机 | 第38-40页 |
| 4.1.2 生物数据特征提取 | 第40-42页 |
| 4.1.3 多特征融合策略 | 第42-43页 |
| 4.2 样本不平衡问题处理 | 第43页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第43-50页 |
| 4.3.1 实验数据集的选取 | 第43-44页 |
| 4.3.2 实验设计及评价方法 | 第44-45页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第45-48页 |
| 4.3.4 基因调控网络构建及功能预测 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
