基因驱动模式挖掘方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容与结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 高通量基因组癌症数据 | 第16-18页 |
| 2.2.1 基因表达 | 第17页 |
| 2.2.2 拷贝数变异 | 第17-18页 |
| 2.2.3 体细胞突变 | 第18页 |
| 2.3 基因共表达网络分析方法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 基于层次聚类的模块识别方法 | 第19页 |
| 2.3.2 基于密度聚类的模块识别方法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 基于模拟随机流图聚类的模块识别方法 | 第20页 |
| 2.3.4 基于样本划分的模块识别方法 | 第20-21页 |
| 2.4 基于高通量基因组学整合研究策略 | 第21-24页 |
| 2.4.1 逐步集成法 | 第21-22页 |
| 2.4.2 回归法 | 第22页 |
| 2.4.3 相关法 | 第22-23页 |
| 2.4.4 隐变量法 | 第23-24页 |
| 2.4.5 模块化网络法 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 药物反应中基于模块化网络的驱动模式挖掘 | 第25-43页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 基于模块化网络的驱动模式挖掘方法 | 第26-33页 |
| 3.2.1 基因共表达模块分析 | 第27-29页 |
| 3.2.2 构建变异网络 | 第29页 |
| 3.2.3 模块网络学习 | 第29-32页 |
| 3.2.4 药物敏感性分析 | 第32-33页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第33-41页 |
| 3.3.1 共表达基因模块的构建结果 | 第33-34页 |
| 3.3.2 候选调控基因选择结果 | 第34-35页 |
| 3.3.3 抗药基因与对药物敏感基因选择结果 | 第35-37页 |
| 3.3.4 富集分析结果 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 卵巢癌临床分期中基于隐变量的驱动模式挖掘 | 第43-60页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 基于隐变量的驱动模式挖掘方法 | 第43-49页 |
| 4.2.1 数据聚类和降维 | 第44-46页 |
| 4.2.2 联合隐变量模型 | 第46-48页 |
| 4.2.3 基于聚类可分性的模型选择 | 第48-49页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第49-59页 |
| 4.3.1 单一数据聚类结果 | 第50-52页 |
| 4.3.2 联合隐变量聚类结果 | 第52-56页 |
| 4.3.3 聚类评价结果分析 | 第56-57页 |
| 4.3.4 生存分析 | 第57-58页 |
| 4.3.5 富集结果分析 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
