分组检测方法在生物医学中的应用

发布时间：2017-08-09 03:18

  本文关键词：分组检测方法在生物医学中的应用

  更多相关文章： 分组检测 极大似然算法 EM算法 稀释作用

【摘要】：加强对传染性疾病的检测与控制是各国政府卫生部门的一项重要工作.针对如艾滋病、梅毒、乙肝等传染性较强的疾病,若能够及早检测出感染患者,控制住传染源,将能够很好地防止疾病大范围的扩散.如何高效、准确、经济地对样本进行检测是一个非常值得研究的问题.对单个样本进行检测时通常是利用他们的血液或体液样本进行检测.对于数量较多的待测样本,采用分组检测方法对样本成批地进行检测是一种非常经济便捷的方法.分组检测方法因其检测限低、特异性高、操作简便、样本量小和成本低廉等特点被广泛使用.本文介绍分组检测方法产生的背景、基本概念方法,研究对血液样本进行分组检测时,因稀释效应,组中样本数量变化,以及存在检测误差等各种因素对分组检测结果产生影响.在基因检测领域,由于其检测成本较高,所以分组检测方法同样被广泛运用.本文主要内容分为两个部分.在第一部分中,研究稀释效应下针对分组检测数据的参数估计问题.首先,假定分组检测中总体检测结果只与个体状态有关,比如组的生物标记浓度为该组中个体生物标记浓度的算术平均值.其次,研究分组检测结果受检测误差影响及不能直接检测到我们感兴趣的量时,只能间接地对结果进行检测的问题.例如,利用分组检测方法对艾滋病进行检测时,我们不能直接检测到样本的抗体浓度,样本的抗体浓度是通过光密度值体现,而光密度值读数会受多种因素干扰.然后对这两种情况下的分组检测模型分别利用EM算法求得参数估计,并进行模拟计算.在第二部分中,针对学者Pfeiffer [2002]在文章中提出在分组检测方法中使用极大似然估计方法估计基因中两个基因位点基因型的联合概率时,效果并不理想,本文提出一种新方法对模型参数进行估计,并给出了该估计的一些性质及模拟比较.在最后部分.对全文进行相应小结.
【关键词】：分组检测 极大似然算法 EM算法 稀释作用
【学位授予单位】：广西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R440
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-6
• 第一章 绪论6-9
• §1.1 背景介绍6
• §1.2 文献综述6-8
• §1.3 本文的主要内容与特色8-9
• 第二章 分组检测方法在传染性疾病中的简单应用9-24
• §2.1 引言9
• §2.2 模型一9-13
• §2.3 模型二13-17
• §2.4 计算模拟17-24
• 第三章 分组检测方法在基因检测中的简单应用24-33
• §3.1 引言24
• §3.2 对参数进行估计24-27
• §3.3 模拟结果对比分析27-31
• §3.4 计算连锁不平衡系数31-33
• 第四章 结论33-34
• 参考文献34-38
• 致谢38-39

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本文编号：643290