| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 英文缩略词 | 第12-14页 |
| 第一章 文献综述 | 第14-43页 |
| 1 基因表达谱研究技术 | 第14-17页 |
| ·抑制消减杂交技术 | 第14-15页 |
| ·基因表达谱芯片技术 | 第15-16页 |
| ·基因表达序列分析技术 | 第16-17页 |
| 2 聚类分析方法研究进展 | 第17-26页 |
| ·聚类分析概述 | 第17-19页 |
| ·聚类分析算法的基本定义 | 第17-18页 |
| ·聚类分析中距离函数的概述 | 第18-19页 |
| ·基因表达数据的聚类分析算法 | 第19-22页 |
| ·K-均值(K-MEANS)算法 | 第19-20页 |
| ·模糊C-均值(C-MEANS)聚类算法 | 第20页 |
| ·分层聚类算法 | 第20-21页 |
| ·自组织特征映射(SELF-ORGANIZING MAPS,SOM)算法 | 第21页 |
| ·基于模型的聚类算法 | 第21-22页 |
| ·聚类方法检验标准 | 第22-25页 |
| ·外部准则 | 第23页 |
| ·内部准则 | 第23-24页 |
| ·相对准则 | 第24-25页 |
| ·聚类算法面临的挑战 | 第25-26页 |
| ·基因表达数据聚类分析问题所在 | 第26页 |
| 3 大豆疫霉菌基因表达谱数据的研究进展 | 第26-29页 |
| ·大豆疫霉菌的简述 | 第26-28页 |
| ·大豆疫霉基因组学研究 | 第28-29页 |
| 4 基因调控网络研究 | 第29-42页 |
| ·基因调控网络概述 | 第29-32页 |
| ·基因调控网络概念 | 第29-30页 |
| ·基因调控网络研究的意义 | 第30-31页 |
| ·基因调控网络研究现状 | 第31-32页 |
| ·基因调控网络研究模型 | 第32-40页 |
| ·有向图和无向图 | 第32-33页 |
| ·布尔网络模型 | 第33-36页 |
| ·线性组合模型 | 第36页 |
| ·加权矩阵模型 | 第36-38页 |
| ·微分方程模型 | 第38-39页 |
| ·互信息关联矩阵模型 | 第39-40页 |
| ·基因调控网络模型的比较分析 | 第40-42页 |
| 5 本研究的目的与研究内容 | 第42-43页 |
| 第二章 基因表达数据聚类分析方法比较研究 | 第43-67页 |
| 1 引言 | 第43-44页 |
| 2 材料与方法 | 第44-56页 |
| ·材料 | 第44-47页 |
| ·方法 | 第47-56页 |
| ·MA等(2006)的方法介绍 | 第48-50页 |
| ·QU和XU(2006)的方法介绍 | 第50-53页 |
| ·FU和MEDICO(2007)的方法介绍 | 第53-55页 |
| ·方法比较的判别标准 | 第55-56页 |
| 3 结果分析 | 第56-65页 |
| ·基于小样本模拟数据聚类分析方法的比较 | 第56-59页 |
| ·基于大样本模拟数据聚类分析方法的比较 | 第59-61页 |
| ·基于酵母基因表达谱数据聚类分析方法的比较 | 第61-65页 |
| 4 讨论 | 第65-67页 |
| ·聚类分析方法比较的必要性 | 第65页 |
| ·聚类分析方法使用方便性能及聚类效力比较 | 第65-67页 |
| 第三章 大豆疫霉菌基因聚类分析与基因网络构建 | 第67-90页 |
| 1 引言 | 第67-69页 |
| 2 材料与方法 | 第69-70页 |
| ·材料 | 第69页 |
| ·方法 | 第69-70页 |
| 3 结果分析 | 第70-85页 |
| ·聚类方法比较 | 第70-72页 |
| ·大豆疫霉菌基因表达趋势分析 | 第72-77页 |
| ·大豆疫霉菌基因的基因网络分析 | 第77-85页 |
| 4 讨论 | 第85-90页 |
| ·聚类分析结果的可靠性 | 第85页 |
| ·基因网络的基本评价 | 第85-90页 |
| 第四章 全文结论和创新点 | 第90-91页 |
| 1 全文结论 | 第90页 |
| 2 创新点 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-101页 |
| 附录 | 第101-109页 |
| 攻读硕士学位期间待发表的论文 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110页 |