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生物信息学方法和生物基因芯片进行癌症诊断方面的研究

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生物信息学方法和生物基因芯片进行癌症诊断方面的研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-11 页
第1章 前言第11-15 页
第2章 生物芯片和癌症诊断第15-24 页
  · 生物芯片第15-20 页
    · 概述第15-16 页
    · 种类及制备第16-19 页
    · 应用第19-20 页
  · 癌症诊断第20-24 页
    · 传统方法第20-21 页
    · 利用基因芯片进行癌症诊断第21-24 页
第3章 生物信息学方法第24-43 页
  · 概述第24-26 页
  · 降维第26-32 页
    · 概述第26-27 页
    · 显著性检验方法第27-28 页
    · 方差分析第28-29 页
    · 核映射第29-32 页
  · 模式识别第32-39 页
    · 概述第32-33 页
    · 基于核映射的偏最小二乘第33-35 页
    · 自组织映射第35-39 页
  · 模式识别系统构造以及统计方法应用第39-43 页
    · 以SOM作为分类器的分析流程第39-41 页
    · 以KPLS作为分类器的分析流程第41-43 页
第4章 生物信息学方法处理基因芯片数据应用实例第43-65 页
  · 基因芯片数据描述第43-44 页
  · 急性白血病第44-52 页
    · t检验挑选基因结合SOM做分类预报第44-45 页
    · ANOVA挑选基因结合SOM做分类预报第45-46 页
    · 核函数重组数据结合SOM做分类预报第46-47 页
    · KPLS分类预报第47-49 页
    · 核函数与ANOVA降维比较第49-52 页
  · 肺癌第52-56 页
    · t检验挑选基因结合SOM做分类预报第52-53 页
    · ANOVA挑选基因结合SOM做分类预报第53-54 页
    · 核函数重组数据结合SOM做分类预报第54-55 页
    · KPLS分类预报第55-56 页
  · 前列腺癌第56-60 页
    · t检验挑选基因结合SOM做分类预报第56-57 页
    · ANOVA挑选基因结合SOM做分类预报第57-58 页
    · 核函数降维结合SOM做分类预报第58-59 页
    · KPLS分类预报第59-60 页
  · 扩散大B细胞淋巴癌第60-65 页
    · t检验降维结合SOM做分类预报第60-62 页
    · ANVOA降维结合SOM做分类预报第62 页
    · 核函数降维结合SOM做分类预报第62-63 页
    · KPLS分类预报第63-65 页
第5章 结论与展望第65-67 页
致谢第67-68 页
参考文献第68-71 页
个人简历 在读期间发表的学术论文和研究成果第71 页

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