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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
本篇论文共
71
页,
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。
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