| 英文缩写词表 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 中文摘要 | 第7-8页 |
| 论文正文 基因调控网络建立的数学模型研究 | 第8-59页 |
| 1． 基因芯片数据分析方法研究概况 | 第8-11页 |
| 1．1 基因芯片表达数据 | 第8-9页 |
| 1．2 基因芯片数据分析方法研究概况 | 第9-11页 |
| 2． 基因调控网络研究与数学模型的建立 | 第11-20页 |
| 2．1 引言 | 第11页 |
| 2．2 基因调控网络的特性 | 第11-13页 |
| 2．2．1 随机性 | 第12-13页 |
| 2．2．2 复杂性 | 第13页 |
| 2．2．3 时空特异性 | 第13页 |
| 2．2．4 网络动态性 | 第13页 |
| 2．3 数学模型的建立及其应用 | 第13-19页 |
| 2．3．1 加权矩阵模型 | 第14页 |
| 2．3．2 BOOLEAN代数模型 | 第14-17页 |
| 2．3．2．1 二值BOOLEAN网络 | 第14-15页 |
| 2．3．2．2 BOOLEAN网络的动态性 | 第15-17页 |
| 2．3．3 相关分析模型 | 第17页 |
| 2．3．4 线性组合模型和微分方程模型 | 第17-18页 |
| 2．3．5 共享信息关联网络模型 | 第18-19页 |
| 2．4 小结 | 第19-20页 |
| 3． 基于相关系数的基因调控网络构建及软件实现 | 第20-55页 |
| 3．1 引言 | 第20-21页 |
| 3．2 已有的相关系数构建方法 | 第21-22页 |
| 3．2．1 线性相关系数及其性质 | 第21页 |
| 3．2．2 非线性相关系数及其性质 | 第21-22页 |
| 3．2．3 信息熵相关系数及其性质 | 第22页 |
| 3．3 模糊相关系数及其性质 | 第22-23页 |
| 3．4 应用 | 第23-50页 |
| 3．4．1 数据集准备 | 第23-25页 |
| 3．4．1．1 人类胚胎期中枢神经系统发育基因芯片表达数据 | 第24-25页 |
| 3．4．1．2 数据预处理 | 第25页 |
| 3．4．2 基因调控网络构建的MATLAB软件实现 | 第25-50页 |
| 3．4．2．1 用线性相关分析建立基因调控网络 | 第27-33页 |
| 3．4．2．2 用非线性相关分析建立基因调控网络 | 第33-38页 |
| 3．4．2．3 用信息熵相关分析建立基因调控网络 | 第38-45页 |
| 3．4．2．4 用模糊相关分析建立基因调控网络 | 第45-50页 |
| 3．5 讨论 | 第50-55页 |
| 3．5．1 与聚类分析的比较 | 第50-51页 |
| 3．5．2 阈值的确定及阈值的变化对调控网络的影响 | 第51-52页 |
| 3．5．3 四种相关分析方法的比较 | 第52-54页 |
| 3．5．4 网络实验验证情况 | 第54-55页 |
| 4． 小结 | 第55-56页 |
| 论文参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 文献综述 基因芯片表达数据分析方法研究进展 | 第60-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表和撰写论文情况 | 第79页 |
