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全基因组关联分析中基因—基因交互作用检测算法研究

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全基因组关联分析中基因—基因交互作用检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSRTACT第5-10页
第1章 绪论第10-20页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 研究现状及难点第11-12页
  1.3 生物学相关知识第12-18页
    1.3.1 遗传物质基础及法则第12-13页
    1.3.2 染色体与基因第13-15页
    1.3.3 单核苷酸多态性和基因型第15-18页
    1.3.4 人类遗传病第18页
  1.4 主要研究内容和创新第18-19页
  1.5 本文组织结构第19-20页
第2章 机器学习方法在基因交互作用探测中的应用第20-27页
  2.1 机器学习方法的原理及拓展第20-23页
    2.1.1 随机森林第20-21页
    2.1.2 多因子降维第21-23页
    2.1.3 支持向量机第23页
  2.2 机器学习模型的优缺点及应用第23-26页
  2.3 本章小结第26-27页
第3章 基于SVM与直积的基因交互作用探测算法第27-44页
  3.1 Support vector machine算法第27-31页
    3.1.1 Support vector machine算法理论第27-31页
  3.2 直积第31-34页
    3.2.1 直积理论第31-32页
    3.2.2 直积在基因交互中的应用第32-34页
  3.3 CP-SVM算法第34-43页
    3.3.1 CP-SVM算法基础理论第34-35页
    3.3.2 核函数的选取和参数优化第35-38页
    3.3.3 特征选择第38-39页
    3.3.4 综合评价指标F-Score第39-41页
    3.3.5 CP-SVM算法流程第41-43页
  3.4 本章小结第43-44页
第4章 算法验证及实验分析第44-52页
  4.1 CP-SVM算法性能验证第44-47页
    4.1.1 实验环境与参数配置第44-45页
    4.1.2 算法性能比对第45-46页
    4.1.3 算法运行时间比对第46-47页
  4.2 真实样本验证第47-51页
    4.2.1 2-位点交互作用探测第47-50页
    4.2.2 d-位点交互作用探测第50-51页
  4.3 本章小结第51-52页
第5章 总结与展望第52-54页
  5.1 总结第52-53页
  5.2 展望第53-54页
参考文献第54-57页
致谢第57-58页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第58-59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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