声明
第1章 绪论
1.1研究背景及意义
1.2国内外研究现状
1.2.1 DNA甲基化和基因表达研究的国内外现状
1.2.2 回归分析相关研究国内外现状
1.2.3 聚类分析相关研究国内外现状
1.3研究内容及论文安排
1.3.1 本文解决的问题及创新
1.3.2 本文的研究内容和章节安排
1.4本章小结
第2章 理论基础
2.1生物学背景理论基础
2.1.1 DNA甲基化与癌症
2.1.2 基因表达与癌症
2.1.3 代谢通路(pathway)
2.1.4 富集分析
2.1.5 GpG岛
2.2回归分析的理论基础
2.2.1 回归分析
2.2.2 EM算法
2.2.3 极大似然估计
2.2.4 贝叶斯准则
2.3聚类分析理论基础
2.3.1 K-Means（K 均值）聚类
2.3.2 双聚类
2.3.3 子空间聚类
2.4本章小结
第3章 DNA甲基化线性调控基因表达
3.1生物学必要性与方法论分析
3.1.1 研究可行性以及创新
3.1.2 方法论分析
3.2稳健混合回归(RMR)算法
3.2.1 研究动机
3.2.2 RMR算法流程
3.2.3 参数向量ψ的估计
3.3 TCGA真实数据分析
3.3.1 数据源
3.3.2 数据处理
3.4实验结果与分析
3.4.1 DNA甲基化正向调控和反向抑制基因表达
3.4.2 CpG岛数据总结
3.4.3 通路富集分析总结
3.4.4 现实作用及应用场景
3.5本章小结
第4章 基因表达数据的协同作用
4.1医学必要性与方法论分析
4.1.1 研究可行性以及对于医学治疗的意义
4.1.2 方法论分析
4.2 QUBIC双聚类算法原理介绍
4.3基于QUBIC思想的子空间聚类算法
4.3.1 研究动机
4.3.2 数据关联与处理
4.3.3 算法流程
4.3.4 KL评分
4.4实验结果与分析
4.4.1 Simu数据集
4.4.2 基因表达数据集
4.4.3 酿酒酵母数据集
4.4.4 算法可行性说明及其他应用
4.5本章小结
第5章 总结与展望
5.1总结
5.2展望
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢
吉林大学;
