2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、分類號(hào)UDC密級(jí)編號(hào)中閹斜孥萱記砑窺生阮碩士學(xué)位論文墮塞絲圭盛坌坌塹篡洼笪建童壁蕓麴堂廑雖邱爽申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別理堂殛學(xué)科專業(yè)名稱生物信息堂論文提交Et期2Q12堡壘基論文答辮鱉期2魚(yú)12生基學(xué)位授予單位主國(guó)疊堂醫(yī)班塞壘隨答辯委員會(huì)主席限定性主成分分析算法的建立及其初步應(yīng)用AbstractMicroarraytechnologyhasbeenwidelyusedtoidentifygeneswithdifferentialexpression

2、pattemsunderdifferentconditionsDifferentexpressionpattemsinexperimentalandcontrolgroupscanbemeasuredfrombothastaticanddynamicpointofviewSincetheregulationofgeneexpressionisadynamicprocess，anexperimentdesignwithtime—serie

3、sdatawillprovidemorebiologicalinformationthanastaticexperimentaldesignManymethods，includingPCA，SVD，theBayesianmodel，HMM，ANOVAandregressionbasedmodels，areusedtoanalyzetimeseriesmicroarraydatafromvariousperspectives，mostof

4、whicharedesignedtofindgenesundergoingsignificantchangesHowevertheydonottakeintoaccounttheinherentcorrelationamongdifferenttimepoints，andnoiseisalsoignoredWhatismore，fewmethodsemphasizethetimeseriespropertyunderlyingtimes

5、eriesdataInspiredbythetraditionalPCAthatuseoneaxiswithmaximizedvariancerepresentasmuchinformationaspossibleandremovethenosieandbythetimeforcedlinearmodelthatembedtimeseriespropertyamongsamplepointswhenprocessingtimeserie

6、sdata，theauthorestablishedanewmodelnamed“ConstrainedPrincipalComponentAnalysis”(CPCA)，whichattemptstofindoneaxiswhichcanmaintaintimeseriespropertyamongsamplepointsonconditionthatvarianceismaximizedtepresentthemaintrendof

7、aseriesofvectorsTheauthorusedtwosetsofpubliclyavailabletimeseriesexpressiondatatotestwhethertheCPCAalgorithmispracticabletofinddifferentiallyexpressedgenesfromtimeseriesexpressiondataunderdifferentenvironmentalconditions

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