生物数据分析的深度学习方法任务书

 2020-02-11 12:02

1. 毕业设计(论文)主要内容:

随着高通量实验技术的发展和成熟,生物实验的各种组学数据越来越丰富。

基于大量的丰富生物实验数据,分析和发掘与生物技能和生物现象相关的生物学特征,是对生物技能的相关因素进行系统研究的基础,是系统生物学的一个重要研究内容。

近年来,随着深度学习技术的进步和发展,其在生物大数据的分析中具有越来越重要的应用价值和前景。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、查阅不少于15篇的相关资料,其中英文文献不少于3篇,完成开题报告。


2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。


3、整理相关的研究成果,并进行改进创新的工作。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1-3周:查阅文献,完成开题报告
4-6周:总体设计,完成论文综述
7-10周:设计算法,功能模块设计
11-13周:编码和测试
14-15周:写论文,提交初稿,给老师检查,修改定稿,答辩

4. 主要参考文献

1.chaudhary k, poirion o b, lu l, et al. deep learning–based multi-omics integration robustly predicts survival in liver cancer[j]. clinical cancer research, 24(6): 1248-1259, 2017.

2. syafiandini a. et al., cancer subtype identification using deep learning approach[c]. in proc. of 2016 international conference on computer, control, informatics and its applications. ieee, pp. 108-112, 2016.

3.常继伟,一种基于深度神经网络模型及蛋白相互作用预测癌症相关蛋白及蛋白组合的新方法[d].华中农业大学,2018.

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