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机器学习算法在非小型细胞肺癌癌症阶段分类上的应用

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机器学习算法在非小型细胞肺癌癌症阶段分类上的应用
论文目录
 
中文摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
  1.1 课题的研究背景及其意义第9-11页
  1.2 课题研究现状第11-13页
  1.3 本文主要工作及结构安排第13-15页
    1.3.1 本文主要工作第13页
    1.3.2 结构安排第13-15页
第二章 机器学习算法及相关生物知识介绍第15-24页
  2.1 机器学习算法概述第15-16页
  2.2 变量选择问题介绍第16-17页
  2.3 分类问题介绍第17-18页
  2.4 本文相关机器学习算法第18-21页
    2.4.1 SAM算法基本介绍第19页
    2.4.2 PLS算法基本原理介绍第19-20页
    2.4.3 KPLS算法基本介绍第20-21页
  2.5 本文相关生物知识的介绍第21-24页
第三章 基于GE、ME和CNVs数据建立LUSC肿瘤发展分类模型第24-42页
  3.1 背景第24-26页
  3.2 数据及预处理方法第26-27页
  3.3 癌症进展特征基因识别第27-28页
    3.3.1 相关性筛选方法第27页
    3.3.2 统计显著性筛选第27-28页
    3.3.3 PLS筛选第28页
    3.3.4 基于分类模型的多重迭代综合筛选方法第28页
  3.4 癌症阶段分类模型优化及评价方法第28-30页
  3.5 结果与讨论第30-40页
    3.5.1 GE、ME和CNVs数据特征基因分类结果比较第30-31页
    3.5.2 LUSC肿瘤进展相关特征基因第31-36页
    3.5.3 特征基因的GO和KEGG通路分析第36-38页
    3.5.4 特征基因的IPA分析第38-40页
  3.6 本章小结第40-42页
第四章 基于基因表达数据从分子水平上预测腺癌肿瘤进展第42-56页
  4.1 背景第42-43页
  4.2 GE数据及其预处理方法第43-44页
  4.3 腺癌肿瘤进展分类模型构建及评价方法第44-46页
  4.4 腺癌肿瘤进展分类模型结果及特征基因分析第46-49页
    4.4.1 不同肿瘤阶段的全基因组基因表达模式第46-47页
    4.4.2 LUAD肿瘤进展模式识别分类结果第47-49页
    4.4.3 其他腺癌肿瘤进展模式识别分类结果第49页
  4.5 讨论第49-53页
    4.5.1 肿瘤进展分类模型两类分类结果分析第50-51页
    4.5.2 其他腺癌肿瘤进展模型的分类结果第51页
    4.5.3 已发表的相关分类结果的文献研究第51页
    4.5.4 肿瘤进展特征基因分析第51-53页
  4.6 结论第53-54页
  4.7 本章小结第54-56页
第五章 总结与展望第56-58页
  5.1 总结第56-57页
  5.2 展望第57-58页
参考文献第58-64页
发表论文和参加科研情况说明第64-65页
致谢第65-66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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