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第1章 绪论1

1.1 生物芯片概述1

1.2 基因芯片简介2

1.2.1 基因芯片的原理2

1.2.2 基因芯片的分类6

1.2.3 基因芯片的应用7

1.3 基因芯片数据差异表达基因检测统计方法8

1.3.1 差异表达基因检测概述8

1.3.2 传统差异表达基因检测方法10

1.3.3 其他相关的差异表达基因检测方法11

1.4 变点问题的研究14

1.5 变点理论应用于差异表达基因检测15

1.6 微阵列基因芯片数据的网络资源介绍16

1.7 本书的研究内容19

第2章 差异表达基因检测样本子集过表达的统计方法22

2.1 生物学背景23

2.2 差异表达基因检测统计方法介绍25

2.2.1 基于均值的差异表达基因检测方法26

2.2.2 基于中值的差异表达基因检测方法27

2.2.3 基于样本表达值特定百分比的差异表达基因检测方法31

2.3 实验与分析31

2.3.1 ROC曲线比较32

2.3.2 FDR曲线比较34

2.3.3 算法分析36

2.4 讨论37

第3章 TriORT差异表达基因检测统计方法39

3.1 引言39

3.2 TriORT方法40

3.3 实验与分析42

3.3.1 仿真研究42

3.3.2 真实数据研究46

3.4 小结49

第4章 TriMOST差异表达基因检测统计方法50

4.1 引言50

4.2 TriMOST方法51

4.3 实验与分析54

4.3.1 仿真研究54

4.3.2 真实数据研究58

4.4 小结68

第5章 差异表达基因检测统计方法在乳腺癌数据上的应用69

5.1 引言69

5.2 差异表达基因检测方法72

5.2.1 已有方法介绍72

5.2.2 TriORT方法和TriMOST方法74

5.3 实验与分析76

5.3.1 ROC曲线仿真实验76

5.3.2 FDR曲线仿真实验78

5.3.3 真实数据集实验81

5.3.4 各方法找到的和乳腺癌相关的基因分析86

5.4 小结91

第6章 变点理论统计分析92

6.1 引言92

6.2 基于变点理论的统计方法93

6.2.1 变点93

6.2.2 检测变点的常用方法93

6.3 变点理论的应用93

6.3.1 变点的统计推断问题研究94

6.3.2 采用贝叶斯法检测多个变点的基因表达谱数据94

6.3.3 癌症差异表达基因检测94

6.4 变点统计分析方法在差异表达基因检测中的应用95

6.5 小结96

第7章 基于样本子集的差异表达基因检测方法比较97

7.1 引言97

7.2 差异表达基因检测方法98

7.2.1 T统计方法98

7.2.2 相对正常组样本的半T统计方法99

7.2.3 相对癌症组样本的半T统计方法100

7.2.4 增加参数的半T统计方法100

7.3 实验和结果分析101

7.3.1 基因表达强度相同时，差异表达基因数目变化104

7.3.2 差异表达基因数目相同时，增加的基因表达强度变化105

7.3.3 基因表达强度相同，差异表达基因数目相同，基因数目不同106

7.3.4 基因表达强度相同，差异表达基因数目相同，基因数目相同时，样本数目不同107

7.4 小结108

第8章 基于变点理论的差异表达基因检测109

8.1 引言109

8.2 差异表达基因检测的生物信息学基础111

8.3 差异表达基因检测方法111

8.3.1 T检验方法112

8.3.2 PPST置换百分比分离测试方法113

8.3.3 LRS基于似然率方法113

8.3.4 基于最小二乘法的变点差异表达基因检测114

8.4 差异表达基因检测方法性能评价114

8.5 乳腺癌公共数据库数据研究分析117

8.6 小结120

第9章 总结与展望121

9.1 总结121

9.2 展望122

参考文献124