5毕业论文样板

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1、批注［微软用户1］:黑体加粗小二号居中批注［微软用户2］:黑体小四号加粗批注［微软用户3］:宋体H批注［微软用户4］:黑体小四号加粗批注［微软用户5”宋体五号批注［微软用户6］:TimesNewRoman三号加粗居中批注［微软用户71：TimesNewRoman小四号加粗批注【微软用户8］:TimesNewRoman五号批注［微软用户9］:TimesNewRoman小四号加粗批注［微软用户10］:TimesNewRoman五号基因表达数据分析的方法摘要：基因农达数据的•个重耍应用是给疾病样本分类，如鉴别白血病的类型。而对成千上万个基

2、因表达进行分析,必产牛总量□人的数据集。近年來，支持向暈机(SVM)的理论已经取得重人进展，其算法实现策略以及实际应用也发展迅速，开始成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有力手段。利用这一技术分析与整理这些基因表达数据，已有效地解决了住物信息学上这••海量数据的瓶颈问题。本文就支持向量机在基因农达数据分析方面的算法和应用进行了介绍和分析。关键词：生物信息学：基因表达数据；支持向量机MethodsofgeneexpressiondataanalysisAbstract:Geneexpressiondatahasanimport

3、antapplicationtotheclassificationofdiseasesamples,suchasidentifyingthetypesofleukemia・Theanalysisofthousandsofgeneexpressiondata,willproduceatremendousamountofdatasets・Inrecentyears,supportvectormachine(SVM)theorythatsignificantprogresshasbeenmadetowardsitsstrategyandp

4、racticalapplicationsofalgorithmshasbeendevelopingrapidlyandbecameovercomethe"Dimensiondisaster1*andMOver-studyH,apowerfulmeansofthetraditionaldifficulties・Usingthistechnologyanalysisandcollationofthesegeneexpressiondatahavebeeneffectivelysolvedbottleneckontheenormousbi

5、oinformaticsdata.Thispaperdiscussesthealgorithmsandapplicationofsupportvectormachineingeneexpressiondataanalysis^Keywords：Bioinformatics;Geneexpressiondata;Supportvectormachine批注[微软用户11]:宋体加粗四号居中1引言I（1）2生物技术的发展前景（1）2.1生物信息学的研究现状（2）2.2基因芯片与基因表达数据（2）2.2.1基因芯片（3）2.2.2基因表达

6、数据（3）3基因表达数据分析的方法(3)3.1支持向量机(4)3.1.1支持向量分类（4）3.1.2分类问题的识别算法（4）3.1.3支持向量机模型（6）3.2支持向量机在基因表达数据分析中的应用（6）3.2.1基因的选择：t统计法(7)3.2.2降维方法：PCA和PLS3.2.3分类结果和评价（8）4结论（12）致谢（13）参考文献（13）批注【微软用户12]:—级标题黑体小四号批注[微软用户13]:二级标题宋体小四号批注[微软用户14]:三级标题宋体小四号批注[微软用户15]:黑体加粗小二号居中批注[微软用户16]:宋体小四号批

7、注[微软用户17]:-级标题黑体加粗小三号序号顶格，后空一格接写标题，末尾不加标点批注[微软用户18]:宋体小四号段落首行空两格基因表达数据分析的方法04级数学与应用数学本科班李冠斌指导教师:宋杰副教授1引言随着人类基因组计划的完成，人们逐步关注不同人群、止常与疾病状态下DNA序列的变化。DNA序列的变化是仃机体种属之间存在渥界或种属内存在差异的根本原因，也是影响有机体止常状态和疾病状态的关键因索，对这些基因型注异进行定位、识別以及分类仃着重要的定义，这是研究基因型变化与表型变化关系的第一步，是有针对性地预防和治疗疾病的基础。单核井

8、酸多态性（SNP）⑴是人类基因组中最常见的一种变化。

9、获得一个基因的序列之后，下一•个问题自然就是：怎样利用已知的基因组序列来认识该基因产品的作用是什么？为了了解一个基因的功能，必须知道该基因在什么时候、什么地方表达，其表达所需要的环