| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第16-17页 |
| 第2章 基因交互作用相关算法 | 第17-28页 |
| 2.1 遗传学中几个基本概念 | 第17-18页 |
| 2.2 单核苷酸多态性 | 第18-21页 |
| 2.2.1 SNP 的概念及性质 | 第18-20页 |
| 2.2.2 SNP 间的连锁不平衡信息 | 第20-21页 |
| 2.3 基因间交互作用挖掘算法回顾 | 第21-27页 |
| 2.3.1 基于 SNP 的交互作用挖掘方法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 基于基因的交互作用挖掘方法 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 数据生成及预处理 | 第28-37页 |
| 3.1 数据表示 | 第28页 |
| 3.2 利用 gs2.0 生成模拟实验数据 | 第28-34页 |
| 3.2.1 获取模版数据 | 第29-30页 |
| 3.2.2 参数选取 | 第30-32页 |
| 3.2.3 生成 case-control 模拟数据 | 第32-34页 |
| 3.3 真实疾病基因数据预处理 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 gene-based 信息增益方法 | 第37-47页 |
| 4.1 gene-based 信息增益方法的提出 | 第37-42页 |
| 4.1.1 信息熵与信息增益 | 第37-39页 |
| 4.1.2 框架设计 | 第39-40页 |
| 4.1.3 实现步骤 | 第40-42页 |
| 4.2 平台实现 | 第42-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验验证 | 第47-56页 |
| 5.1 模拟实验及结果分析 | 第47-54页 |
| 5.1.1 评价指标 | 第47-48页 |
| 5.1.2 实验设计 | 第48-49页 |
| 5.1.3 实验结果及分析 | 第49-54页 |
| 5.2 实例验证及结果分析 | 第54-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |