基因芯片制备及数据分析技术PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

基因芯片制备及数据分析技术PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 引言1

1.1 研究背景和选题意义1

1.2 基因芯片设计、制备、检测及分析关键技术综述4

1.2.1 基因芯片设计及制备关键技术4

1.2.2 基因芯片杂交信号图像检测与采集关键技术5

1.2.3 基因芯片图像和数据分析关键技术6

1.3 研究课题在国内外发展现状7

1.3.1 基因芯片制备检测分析设备的研究现状与进展7

1.3.2 基因芯片PCR热循环控制技术的研究现状与进展9

1.3.3 基因芯片杂交信号图像检测技术的研究现状与进展11

1.3.4 基因芯片图像和数据分析技术的研究现状与进展13

1.4 本书主要内容18

第2章 基因芯片PCR热循环温度控制技术研究20

2.1 基因芯片制备PCR方案的确定20

2.1.1 PCR的基本特点和控制性能要求20

2.1.2 常用PCR方法及各自特点21

2.1.3 PCR方案比较和确定21

2.2 PCR热循环温控方案及风浴炉加热结构改进研究22

2.2.1 基于温控试验和性能比较分析的PCR温控方案改进22

2.2.2 基于温控试验的PCR炉加热结构改进24

2.3 基于MATLAB的PCR热循环温度控制算法仿真研究26

2.3.1 PCR热循环温度常规PID控制算法仿真26

2.3.2 PCR热循环温度预测控制算法仿真28

2.3.3 不同PCR热循环温度控制算法仿真实验性能比较31

2.4 PCR热循环温度控制算法试验研究31

2.4.1 基于常规PID和风门开关控制温度的快速跟踪算法31

2.4.2 基于常规PID和风门开度调节温度的快速跟踪算法35

2.4.3 基于模糊自整定PID的PCR温度控制算法36

2.4.4 不同PCR热循环温度跟踪控制算法温控试验性能比较39

2.5 本章小结39

第3章 基因芯片靶点阵列图像CCD自动扫描采集系统研究及算法实现40

3.1 引言40

3.2 基因芯片靶点阵列图像CCD自动扫描采集系统概述40

3.3 基因芯片荧光靶点检测识别42

3.3.1 荧光靶点图像获取、预处理及分割42

3.3.2 改进前的荧光靶点检测识别算法43

3.3.3 改进后的荧光靶点检测识别算法44

3.3.4 荧光靶点识别试验结果分析44

3.4 基于图像处理和粗精结合原则的显微自动调焦方法45

3.4.1 显微调焦自动控制系统45

3.4.2 聚焦清晰度评价函数及计算公式46

3.4.3 基于粗精结合原则和清晰度评价函数的调焦方法46

3.4.4 显微成像自动调焦试验47

3.5 芯片图像预扫描48

3.6 基因芯片靶点阵列图像扫描与图像拼接48

3.6.1 图像扫描48

3.6.2 图像拼接48

3.7 本章小结50

第4章 基因芯片图像预处理和网格定位方法研究及其算法实现51

4.1 引言51

4.2 基因芯片图像预处理方法及试验研究52

4.2.1 常规图像预处理方法简介52

4.2.2 基于数学形态学的图像预处理方法及试验研究56

4.2.3 基于偏微分方程的图像预处理方法及试验研究60

4.3 基于投影变换和功率谱分析的网格定位方法63

4.3.1 方法原理63

4.3.2 算法实现64

4.3.3 网格定位分析试验及结果分析65

4.4 基于投影差分序列分析和局部极值搜索的网格定位方法68

4.4.1 方法原理68

4.4.2 算法实现68

4.4.3 网格定位分析试验及结果分析69

4.5 基于固定半径圆模板匹配的网格定位方法71

4.5.1 方法原理71

4.5.2 算法实现71

4.5.3 网格定位分析试验及结果分析72

4.6 基于荧光靶点图像分割、标记和识别的网格定位方法73

4.6.1 算法基本思想73

4.6.2 算法实现及处理结果74

4.6.3 网格定位试验结果74

4.7 网格定位算法性能比较和选择75

4.8 本章小结75

第5章 基因芯片靶点图像分割及数据抽取方法研究76

5.1 基因芯片靶点图像分割及数据抽取技术概述76

5.2 基于阈值的图像分割方法及试验76

5.2.1 全局阈值图像分割方法76

5.2.2 最佳阈值图像分割方法79

5.2.3 动态阈值图像分割方法79

5.2.4 基于一维最大熵的图像分割方法81

5.3 基于区域生长的图像分割方法81

5.4 基于边缘检测算子的图像分割方法83

5.4.1 图像边缘检测算子83

5.4.2 边界跟踪与边界链码84

5.5 基于偏微分方程的图像分割方法85

5.5.1 变分原理与梯度下降流85

5.5.2 变分水平集方法88

5.5.3 基于Chan-Vese模型的变分水平集图像分割方法90

5.6 曲线演化的水平集方法93

5.6.1 曲线几何演化的一般方程式93

5.6.2 求解演化方程的质点标注法94

5.6.3 水平集方法94

5.6.4 水平集方法的优点97

5.7 图像分割方法对靶点数据抽取质量影响试验及分析97

5.8 基因芯片荧光靶点数据抽取方法研究98

5.8.1 荧光靶点数据抽取98

5.8.2 数据修正处理方法简介98

5.9 基因芯片数据表达方法101

5.9.1 数据数值表达方法101

5.9.2 数据可视化表达方法101

5.10 基因芯片表达分析技术研究展望102

5.11 本章小结103

第6章 核酸扩增杂交基因芯片检测分析系统实现104

6.1 核酸扩增杂交基因芯片检测系统的基本功能和性能指标104

6.1.1 核酸扩增杂交基因芯片检测仪的基本功能104

6.1.2 核酸扩增杂交基因芯片检测仪的性能指标105

6.2 系统的机械结构105

6.3 系统的工作流程107

6.4 系统电气控制原理108

6.5 系统软件设计109

6.6 与国内外同类系统的比较111

6.7 本章小结112

第7章 基因芯片数据分析技术113

7.1 基因表达数据的获取113

7.1.1 cDNA微阵列114

7.1.2 寡核苷酸芯片116

7.1.3 基因表达数据的网络资源116

7.2 基因表达数据预处理118

7.3 基因表达差异的显著性分析121

7.3.1 倍数分析121

7.3.2 t检验121

7.3.3 贝叶斯分析122

7.4 基因表达谱聚类分析123

7.4.1 相似性度量函数124

7.4.2 聚类方法125

7.4.3 基于模型的聚类方法131

7.4.4 支持向量机131

7.4.5 聚类结果的可视化133

7.4.6 聚类结果的定量评价135

7.5 基因表达数据的分类分析137

7.5.1 朴素贝叶斯分类法138

7.5.2 k-近邻法138

7.5.3 其他分类法138

7.6 主成分分析PCA139

7.7 基于基因表达谱的基因调控网络研究147

7.7.1 布尔网络模型148

7.7.2 线性组合模型149

7.7.3 加权矩阵模型150

7.7.4 数据整合分析150

第8章 结论与展望152

8.1 结论152

8.2 展望153

8.2.1 基因芯片技术领域的发展趋势和发展前景153

8.2.2 未来的研究工作154

参考文献156

与本专著研究工作相关的学术论文172

致谢173