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基于基因表达数据的肿瘤亚型多类别分类与分析
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基于基因表达数据的肿瘤亚型多类别分类与分析
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-15 页
第1章 绪论第15-27 页
　　· 生物信息学概述第15-22 页
　　　　· 生物信息学的定义第15-16 页
　　　　· 生物信息学中常用的信息科学技术和方法第16-19 页
　　　　· 生物信息学的热点研究方向第19-22 页
　　· 基因芯片技术与肿瘤分子研究第22-23 页
　　· 本文主要内容第23-27 页
　　　　· 研究内容和意义第23-25 页
　　　　· 关键问题和技术路线第25 页
　　　　· 各章节主要内容第25-27 页
第2章 基因芯片与肿瘤研究第27-42 页
　　· 基因芯片第27-32 页
　　　　· 基因第27-28 页
　　　　· 基因芯片第28-29 页
　　　　· 基因芯片技术第29-30 页
　　　　· 基因芯片技术的应用第30-32 页
　　· 肿瘤研究第32-37 页
　　　　· 肿瘤第32 页
　　　　· 肿瘤的产生第32-34 页
　　　　· 肿瘤的分类第34-35 页
　　　　· 肿瘤的治疗第35-36 页
　　　　· 肿瘤的预防第36-37 页
　　· 基因芯片与肿瘤研究第37-42 页
　　　　· 肿瘤基因表达谱分析第37-38 页
　　　　· 肿瘤分子分类、分型和预后第38-39 页
　　　　· 肿瘤相关基因检查第39-41 页
　　　　· 抗肿瘤药物的筛选第41-42 页
第3章 特征基因选择算法第42-73 页
　　· 研究意义和现状第42-43 页
　　· 数据、数据预处理和评价指标第43-47 页
　　　　· 数据第43-45 页
　　　　· 数据预处理第45-46 页
　　　　· 评价指标第46-47 页
　　· 特征基因选择算法第47-53 页
　　　　· 两种特征基因选择算法第47-51 页
　　　　· 标准差分布差异算法第51-53 页
　　· 结果和讨论第53-72 页
　　　　· 分类精度第53-56 页
　　　　· 生物学意义第56-65 页
　　　　· Heat map图第65-72 页
　　· 结论第72-73 页
第4章 肿瘤亚型多类别分类与分析第73-90 页
　　· 研究意义和现状第73-74 页
　　· 分类器设计第74-81 页
　　　　· 支持向量机方法第74-78 页
　　　　· K近邻法第78-80 页
　　　　· 简单高斯混合模型算法第80-81 页
　　· 数据和预测评价方法第81-83 页
　　　　· 数据集第81-82 页
　　　　· 交叉验证法第82-83 页
　　· 结果和讨论第83-89 页
　　　　· 随机数据的实验结果第83-85 页
　　　　· 实验数据集的结果第85-89 页
　　· 结论第89-90 页
第5章 总结与展望第90-93 页
　　· 本文研究内容总结第90-91 页
　　　　· 特征基因选择第90-91 页
　　　　· 肿瘤亚型多类别分类第91 页
　　· 未来的工作方向第91-93 页
参考文献第93-103 页
致谢第103-105 页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第105-106页

本篇论文共106页，点击这进入下载页面。
 
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