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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,
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。
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