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GC-MS数据高性能分析算法研究
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GC-MS数据高性能分析算法研究
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-9页
第一章 绪论
第9-16页
· 课题研究目的与意义
第9-11页
· 本课题国内外研究现状和发展
第11-14页
· 质谱数据处理研究现状
第11-12页
· 云计算研究现状
第12-14页
· 本论文主要内容
第14-16页
第二章 GC-MS数据处理方法
第16-30页
· GC-MS原始数据结构
第16-19页
· 原始数据组成
第16-18页
· 提取离子流和总离子流强度
第18-19页
· 原始数据处理
第19-25页
· 数据预处理方法
第19-21页
· 谱峰识别
第21-22页
· 重叠峰解析
第22-25页
· 保留时间对齐
第25页
· 标准数据库检索
第25-27页
· GC-MS数据处理免费软件介绍
第27-29页
· 本章小节
第29-30页
第三章 用于二维数据重叠峰解析的差异变量-多元曲线分辨方法
第30-45页
· 引言
第30-31页
· MCR-ALS算法原理
第31-33页
· DV-MCR理论分析
第33-38页
· 差异变量选择
第34-35页
· 初始估计色谱曲线和主成分个数的确定
第35-37页
· 运用MCR-ALS精确解析纯色谱和纯质谱
第37-38页
· 模拟实验数据和实施
第38-39页
· 结果与讨论
第39-44页
· 不同初始矩阵之间的比较
第39-41页
· 不同分离度之间的比较
第41-42页
· 不同信噪比之间的比较
第42-43页
· 不同丰度比之间的比较
第43-44页
· 本章小结
第44-45页
第四章 基于动态规划的多样本保留时间对齐方法
第45-55页
· 引言
第45-47页
· 用于序列对齐的动态规划算法原理
第47-49页
· 基于动态规划峰对齐原理
第49-52页
· 特征峰相似度评分机制
第50-51页
· 对已对齐的特征峰对进行对齐
第51-52页
· 任意多个样本间进行对齐
第52页
· 实验
第52-53页
· 结果及讨论
第53-54页
· 本章小节
第54-55页
第五章 并行交叉验证框架设计与实现
第55-63页
· 引言
第55页
· 系统框架
第55-59页
· 编程模型
第55-56页
· API
第56-58页
· 运行时
第58-59页
· 实验与分析
第59-62页
· 数据集
第59-60页
· 参数设置
第60页
· 实验结果
第60-61页
· 结果分析
第61-62页
· 本章小结
第62-63页
第六章 基于云计算的质谱数据分析平台介绍
第63-73页
· 引言
第63-64页
· 主要功能
第64页
· 总体结构
第64-67页
· 关键技术
第67-72页
· 数据存储管理
第67-68页
· 并行计算
第68-71页
· SaaS
第71页
6.4.4 Open API
第71-72页
· 本章小结
第72-73页
第七章 结论与展望
第73-76页
· 结论
第73-74页
· 展望
第74-76页
参考文献
第76-84页
致谢
第84-85页
作者在攻读硕士期间主要研究成果
第85 页
本篇论文共
85
页,
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。
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