第1章 绪论 1
1.1生物信息学 1
1.2癌症及标志物简介 3
1.3肿瘤标志物研究现状 5
第2章 基因芯片基础 9
2.1基因芯片概述 9
2.1.1基因芯片原理 10
2.1.2芯片表达数据分析概要 12
2.2基因芯片数据的收集 13
2.3基因芯片数据预处理 16
2.3.1数据去噪 17
2.3.2空值填充策略 17
2.3.3数据转换与标准化 19
2.4基因芯片数据分析的研究背景及现状 21
第3章 癌症表达数据资源及预处理方法 26
3.1癌症表达数据来源与处理简介 26
3.1.1癌症表达数据的来源 26
3.1.2表达数据的矩阵表示及相关处理 28
3.2特征选择技术简介 30
3.2.1特征选择方法介绍 30
3.2.2特征选择算法在生物信息学中的应用 31
3.3常用的差异表达基因识别方法 34
3.3.1t-test方法 34
3.3.2倍数变化法 35
第4章 改进的过滤特征选择算法在基因表达数据分析中的应用 37
4.1本章概要 37
4.2基因芯片的特征选择方法研究背景 38
4.3研究方法 39
4.3.1数据来源 39
4.3.2数据预处理 41
4.3.3改进的成对t-test方法 41
4.3.4统计显著性评估 43
4.3.5冗余基因识别 43
4.3.6性能评估 45
4.4实验结果 51
4.4.1分类准确率评估结果 51
4.4.2特征基因的稳定性评估结果 58
4.4.3功能稳定性评估结果 61
4.4.4功能富集分析评估结果 62
4.4.5结果的生物学分析 67
4.5本章小结 68
第5章 miRNA肿瘤标志物的识别与分析 70
5.1本章概要 70
5.2miRNA标志物研究背景 71
5.3数据来源 73
5.3.1成对的miRNA表达数据 73
5.3.2循环miRNA信息 74
5.4研究方法 75
5.4.1每种癌症中差异表达的miRNA的识别 75
5.4.2单数据集上特异miRNA标志物的识别 76
5.4.3多种癌症间共同的差异表达的miRNA识别 78
5.4.4特定癌症类型的组合miRNA标志物识别 79
5.4.5差异表达的miRNA靶基因pathway富集分析 80
5.4.6评估过程 80
5.5实验结果 82
5.5.1每种癌症类型差异表达miRNA的识别与分析 82
5.5.2多种癌症类型早期阶段的共同标志物识别与分析 93
5.6本章小结 104
参考文献 107