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基于Split-and-conquer方法的致病基因预测
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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
页
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