1. 毕业设计（论文）主要内容：
癌症的生物标记物对于癌症的诊断和治疗，以及预后至关重要。
本选题将利用统计学，机器学习的方法识别肝癌的生物标记物。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1 查阅至少15篇参考文献，其中至少5篇英文文献； 2、完成不少于2万印刷符，且与选题相关的英文文献翻译工作； 3、撰写毕业论文开题报告，开题报告的主要内容：（1）选题依据，即论文设计的目的；（2）理论上和实践上的意义；（3）论文撰写过程在中拟采取的方法和手段，即论文的任务；（4）论文重点研究的内容和技术方案；（5）计划安排；（6）论文写作提纲； 4、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理； 5、对数据进行统计分析与处理，并建立模型； 6、撰写不少于15000字的研究论文； 7、每周写周记，记录该周的主要工作。
8、会使用R或者matlab处理数据。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1—3周：阅读相关书籍，查阅有关研究论文资料，并完成一篇英文文献的翻译工作。
4—5周：根据要求完成毕业论文的开题报告；并收集数据。
6—8周：利用有关统计分析软件系统对数据进行统计建模分析，并得到初步结果。
4. 主要参考文献
[1] Zhao X M, Qin G. Identifying Biomarkers with Differential Analysis[M]// Bioinformatics for Diagnosis, Prognosis and Treatment of Complex Diseases. Springer Netherlands, 2013:17-31.[2] 李运明.基于SAM的基因表达谱数据分析方法研究及应用[D].西安:第四军医大学,2008.[3] 李运明,曹文君,陈长生.六种基因表达谱数据筛选差异表达基因方法的比较[J].中国卫生统计, 2009,26(3):250-254.[4] Manfredi E R M. Biomarkers Discovery through Multivariate Statistical Methods: A Review of Recently Developed Methods and Applications in Proteomics[J]. 2015, s3.
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