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基因表达预测模型研究
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基因表达预测模型研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-21页
　　1.1 生物背景知识第15-16页
　　1.2 基因表达预测模型的研究意义及现状第16-18页
　　　　1.2.1 转录因子、组蛋白修饰、DNase I位点的研究及现状第16-17页
　　　　1.2.2 转录因子、组蛋白修饰、DNase I之间关联的研究及现状第17-18页
　　1.3 基因表达预测模型研究现状存在的问题第18-19页
　　1.4 论文主要内容第19-21页
第二章 基本概念和原理第21-27页
　　2.1 基因表达调控相关概念第21页
　　2.2 基因表达的RNA-seq数据集第21-23页
　　2.3 多元线性回归模型第23-25页
　　2.4 Bootstrap方法与交叉验证第25-26页
　　2.5 本章小结第26-27页
第三章 基于多元线性回归模型的基因表达预测第27-41页
　　3.1 转录因子、组蛋白和DNase I模型第27-28页
　　　　3.1.1 TFAS模型第27页
　　　　3.1.2 组蛋白修饰和DNase I模型第27-28页
　　3.2 实验数据第28-30页
　　　　3.2.1 FIMO+PWM实验数据第28-30页
　　3.3 基于bin的多元线性回归模型第30-33页
　　3.4 基于多元线性回归模型不同数据的实验结果分析第33-39页
　　　　3.4.1 多元线性回归模型预测结果的相关性分析第33-36页
　　　　3.4.2 多元线性回归模型回归系数的统计检验第36-39页
　　3.5 本章小结第39-41页
第四章 基于支持向量回归的基因表达预测第41-51页
　　4.1 支持向量回归机(SVR)模型第41-42页
　　4.2 R语言中支持向量回归算法实现第42-43页
　　4.3 实验数据和预处理第43-45页
　　　　4.3.1 支持向量回归核函数的选取第43-44页
　　　　4.3.2 转录因子的筛选第44-45页
　　　　4.3.3 FIMO+H3Keme3数据第45页
　　4.4 实验过程第45-46页
　　4.5 实验结果分析第46-49页
　　4.6 本章小结第49-51页
第五章 基于回归树的基因表达预测第51-65页
　　5.1 构建回归树模型第51-52页
　　5.2 回归树模型优化第52-53页
　　5.3 R语言中的回归树模型求解第53-55页
　　5.4 基于线性变换的回归树第55-57页
　　5.5 实验过程第57页
　　5.6 实验结果分析第57-63页
　　5.7 本章小结第63-65页
第六章 结论与展望第65-67页
　　6.1 结论研究第65页
　　6.2 研究展望第65-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-73页
作者简介第73-74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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