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第1章 引言 1

1.1 研究背景和选题意义 1

1.2 基因芯片设计、制备、检测及分析关键技术综述 4

1.2.1 基因芯片设计及制备关键技术 4

1.2.2 基因芯片杂交信号图像检测与采集关键技术 5

1.2.3 基因芯片图像和数据分析关键技术 6

1.3 研究课题在国内外发展现状 7

1.3.1 基因芯片制备检测分析设备的研究现状与进展 7

1.3.2 基因芯片PCR热循环控制技术的研究现状与进展 9

1.3.3 基因芯片杂交信号图像检测技术的研究现状与进展 11

1.3.4 基因芯片图像和数据分析技术的研究现状与进展 13

1.4 本书主要内容 18

第2章 基因芯片PCR热循环温度控制技术研究 20

2.1 基因芯片制备PCR方案的确定 20

2.1.1 PCR的基本特点和控制性能要求 20

2.1.2 常用PCR方法及各自特点 21

2.1.3 PCR方案比较和确定 21

2.2 PCR热循环温控方案及风浴炉加热结构改进研究 22

2.2.1 基于温控试验和性能比较分析的PCR温控方案改进 22

2.2.2 基于温控试验的PCR炉加热结构改进 24

2.3 基于MATLAB的PCR热循环温度控制算法仿真研究 26

2.3.1 PCR热循环温度常规PID控制算法仿真 26

2.3.2 PCR热循环温度预测控制算法仿真 28

2.3.3 不同PCR热循环温度控制算法仿真实验性能比较 31

2.4 PCR热循环温度控制算法试验研究 31

2.4.1 基于常规PID和风门开关控制温度的快速跟踪算法 31

2.4.2 基于常规PID和风门开度调节温度的快速跟踪算法 35

2.4.3 基于模糊自整定PID的PCR温度控制算法 36

2.4.4 不同PCR热循环温度跟踪控制算法温控试验性能比较 39

2.5 本章小结 39

第3章 基因芯片靶点阵列图像CCD自动扫描采集系统研究及算法实现 40

3.1 引言 40

3.2 基因芯片靶点阵列图像CCD自动扫描采集系统概述 40

3.3 基因芯片荧光靶点检测识别 42

3.3.1 荧光靶点图像获取、预处理及分割 42

3.3.2 改进前的荧光靶点检测识别算法 43

3.3.3 改进后的荧光靶点检测识别算法 44

3.3.4 荧光靶点识别试验结果分析 44

3.4 基于图像处理和粗精结合原则的显微自动调焦方法 45

3.4.1 显微调焦自动控制系统 45

3.4.2 聚焦清晰度评价函数及计算公式 46

3.4.3 基于粗精结合原则和清晰度评价函数的调焦方法 46

3.4.4 显微成像自动调焦试验 47

3.5 芯片图像预扫描 48

3.6 基因芯片靶点阵列图像扫描与图像拼接 48

3.6.1 图像扫描 48

3.6.2 图像拼接 48

3.7 本章小结 50

第4章 基因芯片图像预处理和网格定位方法研究及其算法实现 51

4.1 引言 51

4.2 基因芯片图像预处理方法及试验研究 52

4.2.1 常规图像预处理方法简介 52

4.2.2 基于数学形态学的图像预处理方法及试验研究 56

4.2.3 基于偏微分方程的图像预处理方法及试验研究 60

4.3 基于投影变换和功率谱分析的网格定位方法 63

4.3.1 方法原理 63

4.3.2 算法实现 64

4.3.3 网格定位分析试验及结果分析 65

4.4 基于投影差分序列分析和局部极值搜索的网格定位方法 68

4.4.1 方法原理 68

4.4.2 算法实现 68

4.4.3 网格定位分析试验及结果分析 69

4.5 基于固定半径圆模板匹配的网格定位方法 71

4.5.1 方法原理 71

4.5.2 算法实现 71

4.5.3 网格定位分析试验及结果分析 72

4.6 基于荧光靶点图像分割、标记和识别的网格定位方法 73

4.6.1 算法基本思想 73

4.6.2 算法实现及处理结果 74

4.6.3 网格定位试验结果 74

4.7 网格定位算法性能比较和选择 75

4.8 本章小结 75

第5章 基因芯片靶点图像分割及数据抽取方法研究 76

5.1 基因芯片靶点图像分割及数据抽取技术概述 76

5.2 基于阈值的图像分割方法及试验 76

5.2.1 全局阈值图像分割方法 76

5.2.2 最佳阈值图像分割方法 79

5.2.3 动态阈值图像分割方法 79

5.2.4 基于一维最大熵的图像分割方法 81

5.3 基于区域生长的图像分割方法 81

5.4 基于边缘检测算子的图像分割方法 83

5.4.1 图像边缘检测算子 83

5.4.2 边界跟踪与边界链码 84

5.5 基于偏微分方程的图像分割方法 85

5.5.1 变分原理与梯度下降流 85

5.5.2 变分水平集方法 88

5.5.3 基于Chan-Vese模型的变分水平集图像分割方法 90

5.6 曲线演化的水平集方法 93

5.6.1 曲线几何演化的一般方程式 93

5.6.2 求解演化方程的质点标注法 94

5.6.3 水平集方法 94

5.6.4 水平集方法的优点 97

5.7 图像分割方法对靶点数据抽取质量影响试验及分析 97

5.8 基因芯片荧光靶点数据抽取方法研究 98

5.8.1 荧光靶点数据抽取 98

5.8.2 数据修正处理方法简介 98

5.9 基因芯片数据表达方法 101

5.9.1 数据数值表达方法 101

5.9.2 数据可视化表达方法 101

5.10 基因芯片表达分析技术研究展望 102

5.11 本章小结 103

第6章 核酸扩增杂交基因芯片检测分析系统实现 104

6.1 核酸扩增杂交基因芯片检测系统的基本功能和性能指标 104

6.1.1 核酸扩增杂交基因芯片检测仪的基本功能 104

6.1.2 核酸扩增杂交基因芯片检测仪的性能指标 105

6.2 系统的机械结构 105

6.3 系统的工作流程 107

6.4 系统电气控制原理 108

6.5 系统软件设计 109

6.6 与国内外同类系统的比较 111

6.7 本章小结 112

第7章 基因芯片数据分析技术 113

7.1 基因表达数据的获取 113

7.1.1 cDNA微阵列 114

7.1.2 寡核苷酸芯片 116

7.1.3 基因表达数据的网络资源 116

7.2 基因表达数据预处理 118

7.3 基因表达差异的显著性分析 121

7.3.1 倍数分析 121

7.3.2 t检验 121

7.3.3 贝叶斯分析 122

7.4 基因表达谱聚类分析 123

7.4.1 相似性度量函数 124

7.4.2 聚类方法 125

7.4.3 基于模型的聚类方法 131

7.4.4 支持向量机 131

7.4.5 聚类结果的可视化 133

7.4.6 聚类结果的定量评价 135

7.5 基因表达数据的分类分析 137

7.5.1 朴素贝叶斯分类法 138

7.5.2 k-近邻法 138

7.5.3 其他分类法 138

7.6 主成分分析PCA 139

7.7 基于基因表达谱的基因调控网络研究 147

7.7.1 布尔网络模型 148

7.7.2 线性组合模型 149

7.7.3 加权矩阵模型 150

7.7.4 数据整合分析 150

第8章 结论与展望 152

8.1 结论 152

8.2 展望 153

8.2.1 基因芯片技术领域的发展趋势和发展前景 153

8.2.2 未来的研究工作 154

参考文献 156

与本专著研究工作相关的学术论文 172

致谢 173