摘要 | 第1-13页 |
ABSTRACT | 第13-14页 |
目录 | 第14-17页 |
表格 | 第17-18页 |
插图 | 第18-20页 |
主要符号对照表 | 第20-21页 |
Chapter I Introduction | 第21-23页 |
Chapter II Differential Expression Test in RNA-seq Data | 第23-51页 |
·Introduction | 第23-26页 |
·Overview of Existing Normalization Methods | 第26-31页 |
·Glob | 第26-27页 |
·TMM | 第27-28页 |
·Lowess | 第28-29页 |
·Quantile | 第29-30页 |
·DESeq | 第30-31页 |
·edgeR | 第31页 |
·Overview of Existing Differential Expression Test Methods | 第31-33页 |
·DESeq | 第31-32页 |
·edgeR | 第32-33页 |
·Overview of deGPS | 第33-40页 |
·GP-MLE2L normalization | 第35-38页 |
·GP-Quantile normalization | 第38页 |
·GP-Theta normalization | 第38-39页 |
·GP-MLElL normalization | 第39页 |
·Differential Expression Test in de GPS | 第39-40页 |
·Simulations and Results | 第40-48页 |
·Necessity of data normalization in RNA-seq | 第41-42页 |
·Empirical statistical evaluations of different normalization meth-ods | 第42-44页 |
·Type Ⅰ errors and statistical powers | 第44-47页 |
·Sensitivity and specificity | 第47-48页 |
·Discussion | 第48-51页 |
Chapter III Statistical Methods for Analyzing Base-resolutionMethylation Sequencing Data | 第51-77页 |
·Introduction | 第51-55页 |
·Overview of Generalized Linear Mixed Model | 第55-56页 |
·Different Estimations of GLMM | 第56-66页 |
·Pseudo-likelihood Estimation Based on linearisation | 第57-60页 |
·Maximum Likelihood Estimation Based on Laplace Approxima-tion | 第60-61页 |
·Bayesian Hierarchical GLMM | 第61-66页 |
·Simulation | 第66-74页 |
·Simulation for GLIMMIX | 第66-70页 |
·Simulation for Bayesian Hierarchical Model | 第70-74页 |
·Discussion | 第74-77页 |
Chapter IV Subclone Detection for Cancer Colls | 第77-85页 |
·Introduction | 第77-79页 |
·Model for Two Subclones | 第79-82页 |
·Model Description | 第79-80页 |
·Parameter Estimate | 第80-81页 |
·The Statistical Significant Test of Two Subclones | 第81-82页 |
·Model for Multiple Sub-clones | 第82-83页 |
·Further Research | 第83-85页 |
参考文献 | 第85-89页 |
Appendix A Appendix | 第89-103页 |
致谢 | 第103-105页 |
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第10页 |