廣義主成分分析（Generalized principal component analysis,GPCA）是以主成分分析（Principal component analysis,PCA）為基礎(chǔ)發(fā)展起來的,其思想與主成分分析相同,是用較少的指標(biāo)代替多的指標(biāo)來反映原來指標(biāo)的信息.例如,有n個(gè)樣品,每個(gè)樣品測(cè)得p個(gè)指標(biāo),共有np個(gè)數(shù)據(jù).由于指標(biāo)之間往往互有影響,從p個(gè)指標(biāo)中找出幾個(gè)綜合指標(biāo)并對(duì)其進(jìn)行分析,這樣就可以使用小于p個(gè)指標(biāo)去計(jì)算,卻能得到p個(gè)指標(biāo)計(jì)算出來的結(jié)果.從海量的單核苷酸多態(tài)性（Single nucleotide polymorphisms,SNPs）中,挑選出與疾病或某些臨床、環(huán)境因素有關(guān)的位點(diǎn),仍是全基因組關(guān)聯(lián)分析中（Genomewide association study,GWAS）的一個(gè)重要的課題.本文針對(duì)表型-SNP構(gòu)成的二維列聯(lián)表結(jié)構(gòu),提出了一個(gè)GPCA模型,該模型是同時(shí)對(duì)所有SNPs建立的.具體就是對(duì)該模型的矩陣作奇異值分解（Singular value decomposition,SVD）,來達(dá)到減少模型中參數(shù)的個(gè)數(shù),因此該模型也可稱Logistic SVD... 

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 GWAS
        1.1.2 GPCA
    1.2 已有SNPs檢測(cè)方法介紹
        1.2.1 皮爾遜的χ2檢驗(yàn)
        1.2.2 Logistic回歸
        1.2.3 回歸分析
        1.2.4 Lasso回歸
        1.2.5 LogisticANOVA
    1.3 本文研究主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 GPCA模型及參數(shù)估計(jì)
    2.1 GPCA模型
    2.2 參數(shù)估計(jì)―MM算法
    2.3 懲罰項(xiàng)參數(shù)的選擇
    2.4 本章小結(jié)
第3章 模擬研究
    3.1 模擬設(shè)計(jì)
    3.2 SNP篩選準(zhǔn)則評(píng)估
        3.2.1 使用LogisticANOVA模型對(duì)SNP篩選準(zhǔn)則評(píng)估
        3.2.2 使用LogisticSVD模型對(duì)SNP篩選準(zhǔn)則評(píng)估
    3.3 LogisticSVD模型穩(wěn)健性探測(cè)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于NMRI小鼠數(shù)據(jù)的實(shí)例分析
    4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.2 結(jié)果分析
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3720610