| 中文摘要 | 第5-8页 |
| abstract | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第15-35页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-25页 |
| 1.1.1 肺癌的概述和分类 | 第15-19页 |
| 1.1.2 肺鳞癌和肺腺癌的诱因及发病机制 | 第19-21页 |
| 1.1.3 肺鳞癌和肺腺癌亚型诊断和治疗 | 第21-22页 |
| 1.1.4 肺鳞癌和肺腺癌亚型治疗 | 第22-25页 |
| 1.2 研究方法 | 第25-32页 |
| 1.2.1 高通量测序技术 | 第25-26页 |
| 1.2.2 高通量数据的生物信息学分析 | 第26-30页 |
| 1.2.3 二代测序技术在肺腺癌和肺鳞癌中的应用 | 第30-32页 |
| 1.3 本研究目的 | 第32-35页 |
| 第2章 肺腺癌和肺鳞癌一致性DEGs筛选 | 第35-43页 |
| 2.1 材料与方法 | 第35-37页 |
| 2.1.1 表达谱数据收集及预处理 | 第35页 |
| 2.1.2 Meta分析筛选候选一致性显著DEGs | 第35-36页 |
| 2.1.3 显著DEGs一致性检验 | 第36-37页 |
| 2.2 研究结果 | 第37-41页 |
| 2.2.1 Meta分析筛选候选特征因子 | 第37-40页 |
| 2.2.2 显著DEGs一致性检验 | 第40-41页 |
| 2.3 讨论 | 第41-42页 |
| 2.4 结论 | 第42-43页 |
| 第3章 肺腺癌和肺鳞癌DEGs生物学功能分析 | 第43-65页 |
| 3.1 材料与方法 | 第43-45页 |
| 3.1.1 基因功能和通路富集分析 | 第43页 |
| 3.1.2 相互作用网络的构建 | 第43页 |
| 3.1.3 相互作用网络拓扑结构分析 | 第43-44页 |
| 3.1.4 疾病相关miRNA和TF调控网络的构建 | 第44-45页 |
| 3.2 研究结果 | 第45-55页 |
| 3.2.1 基因功能和通路富集分析 | 第45-47页 |
| 3.2.2 相互作用网络的构建 | 第47-49页 |
| 3.2.3 相互作用网络拓扑结构分析 | 第49-52页 |
| 3.2.4 疾病相关miRNA和TF调控网络的构建 | 第52-55页 |
| 3.3 讨论 | 第55-63页 |
| 3.3.1 差异表达基因的功能分析 | 第55-57页 |
| 3.3.2 肺腺癌和肺鳞癌DEGs上游的相关转录因子 | 第57-58页 |
| 3.3.3 肺腺癌和肺鳞癌DEGs上游的调控因子miRNAs | 第58-59页 |
| 3.3.4 miRNA-TF-差异靶基因关系分析 | 第59-63页 |
| 3.4 结论 | 第63-65页 |
| 第4章 筛选最优重要基因组合构建分类模型 | 第65-79页 |
| 4.1 材料与方法 | 第65-66页 |
| 4.2 研究结果 | 第66-74页 |
| 4.3 讨论 | 第74-77页 |
| 4.4 结论 | 第77-79页 |
| 第5章 通过优化通路分析方法区分肺鳞癌和肺腺癌亚型 | 第79-89页 |
| 5.1 材料与方法 | 第79-81页 |
| 5.1.1 实验数据 | 第79页 |
| 5.1.2 数据预处理 | 第79页 |
| 5.1.3 统计学方法 | 第79-81页 |
| 5.1.4 IC分析 | 第81页 |
| 5.1.5 统计指标 | 第81页 |
| 5.1.6 统计语言和程序包 | 第81页 |
| 5.2 研究结果 | 第81-88页 |
| 5.2.1 SAM-GSR应用 | 第81-84页 |
| 5.2.2 与其它算法的比较 | 第84-86页 |
| 5.2.3 SAM-GSR结果的生物学解读 | 第86-88页 |
| 5.3 讨论 | 第88页 |
| 5.4 结论 | 第88-89页 |
| 第6章 结论 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-111页 |
| 附表 | 第111-123页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第123-125页 |
| 后记和致谢 | 第125-126页 |
