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融合DNA甲基化特征的癌症生存分析

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融合DNA甲基化特征的癌症生存分析
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-9页
第一章 绪论第9-17页
  1.1 研究背景及意义第9页
    1.1.1 研究背景第9页
    1.1.2 研究意义第9页
  1.2 生存分析的概念第9-10页
  1.3 DNA甲基化的概念第10-12页
  1.4 国内外研究现状第12-16页
    1.4.1 生存分析的研究现状第12-14页
    1.4.2 基于临床数据生存分析的研究现状第14-15页
    1.4.3 基于基因表达数据生存分析的研究现状第15页
    1.4.4 特征选择的研究现状第15-16页
  1.5 本文的章节安排第16-17页
第二章 癌症的单因素分析第17-29页
  2.1 生存分析的一些基本概念第17页
  2.2 COX回归第17-19页
    2.2.1 COX回归的含义及来源第17-18页
    2.2.2 COX回归模型的公式第18页
    2.2.3 COX模型的纵向研究第18-19页
  2.3 针对临床数据的单因素分析第19-22页
    2.3.1 临床数据的数字化处理和删失数据的处理第19-20页
    2.3.2 临床数据的COX回归第20-22页
  2.4 针对基因表达数据的单因素分析第22-26页
    2.4.1 基因表达数据的概念第22页
    2.4.2 特征选择第22-25页
      2.4.2.1 传统的特征选择算法第22-23页
      2.4.2.2 Lasso(套索)算法第23-25页
    2.4.3 基因表达数据的变量选择和COX回归第25-26页
  2.5 针对DNA甲基化数据的单因素分析第26-27页
  2.6 单因素生存分析的结果比较第27-28页
  2.7 本章小结第28-29页
第三章 癌症的多因素分析第29-34页
  3.1 临床数据和基因表达数据组合的回归分析第29-30页
  3.2 临床数据和DNA甲基化数据组合的回归分析第30页
  3.3 基因表达数据和DNA甲基化数据组合的回归分析第30-31页
  3.4 临床数据、基因表达数据和甲基化数据组合的回归分析第31页
  3.5 多因素生存分析的结果比较第31-32页
  3.6 单因素、多因素回归分析的比较第32-33页
  3.7 本章小结第33-34页
第四章 K-split Lasso 特征选择算法第34-38页
  4.1 K-split Lasso算法第34-35页
    4.1.1 K-split Lasso算法的概念第34页
    4.1.2 K-split Lasso的算法流程第34-35页
  4.2 算法改进后结果第35-37页
  4.3 本章小结第37-38页
第五章 结果及分析第38-74页
  5.1 11种癌症的结果分析第38-71页
    5.1.1 膀胱癌的数据分析第38-41页
    5.1.2 乳腺癌的数据分析第41-44页
    5.1.3 结肠癌的数据分析第44-47页
    5.1.4 头颈鳞状细胞癌的数据分析第47-50页
    5.1.5 肾透明细胞癌的数据分析第50-53页
    5.1.6 肾乳头状细胞癌数据分析第53-56页
    5.1.7 肝癌的数据分析第56-59页
    5.1.8 肺腺癌的数据分析第59-62页
    5.1.9 肺鳞癌癌的数据分析第62-65页
    5.1.10 甲状腺癌的数据分析第65-68页
    5.1.11 子宫内膜癌的数据分析第68-71页
  5.2 对生存时间的计算第71-72页
  5.3 多种癌症的对比分析第72-73页
  5.4 本章小结第73-74页
第六章 总结与展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-81页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第81-82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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