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肺腺癌和肺鳞癌特征性基因的筛选及使用SAM-GSR算法区分NSCLC亚型

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

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