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基于Split-and-conquer方法的致病基因预测
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 相关研究现状第11-13页
    1.3 本文工作及文章结构第13-17页
第2章 致病关联基因选择的统计学方法第17-23页
    2.1 特征选择方法简介第17页
    2.2 lasso方法第17-18页
    2.3 ElasticNet方法第18-19页
    2.4 K-spilt方法第19页
    2.5 spilt-and-conquer方法第19-20页
    2.6 关联基因检验方法第20-21页
        2.6.1 Q-Q图验证方法第20-21页
        2.6.2 Fisher检验、卡方检验与t检验第21页
    2.7 本章小结第21-23页
第3章 致病基因预测的机器学习算法第23-31页
    3.1 SVM第23-25页
    3.2 神经网络第25页
    3.3 随机森林第25-26页
    3.4 Xgboost方法第26-28页
    3.5 算法的优缺点对比第28-29页
    3.6 本章小结第29-31页
第4章 致病基因位点选择结果与分析第31-39页
    4.1 实验数据与预处理过程第31-32页
    4.2 关联基因选择实验第32-38页
        4.2.1 Lasso和ElasticNet方法的参数设置第32-33页
        4.2.2 时间消耗对比第33-34页
        4.2.3 变量筛选过程第34-38页
    4.3 本章小结第38-39页
第5章 致病基因结果检验与预测分析第39-43页
    5.1 统计模型检验第39-41页
        5.1.1 Q-Q图验证结果第39-40页
        5.1.2 卡方和Fisher检验结果第40-41页
    5.2 模型的分类精度第41-42页
    5.3 本章小结第42-43页
第6章 总结与展望第43-47页
    6.1 总结第43-44页
    6.2 展望第44-47页
参考文献第47-51页
致谢第51-52页
在读期间主要参加的研究项目第52页
攻读学位期间发表的论文情况第52页

 
 
论文编号BS3550937,这篇论文共52
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