基于差异基因共表达网络筛选阿尔兹海默症生物标志物
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.2 AD致病机制研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 AD生物标志物研究 | 第16-19页 |
| 1.3.1 生物标志物 | 第16-17页 |
| 1.3.2 AD已知生物标志物 | 第17-18页 |
| 1.3.3 基于网络模块筛选生物标志物及其优势 | 第18-19页 |
| 1.4 研究内容及章节安排 | 第19-22页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 研究数据及方法 | 第22-32页 |
| 2.1 基因表达数据 | 第22-24页 |
| 2.1.1 不同脑区数据 | 第22-23页 |
| 2.1.2 时间序列数据 | 第23-24页 |
| 2.2 机器学习分类方法 | 第24-30页 |
| 2.2.1 支持向量机 | 第24-26页 |
| 2.2.2 朴素贝叶斯 | 第26-27页 |
| 2.2.3 随机森林 | 第27-28页 |
| 2.2.4 神经网络 | 第28-29页 |
| 2.2.5 分类评价指标 | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于差异基因筛选过程及结果 | 第32-50页 |
| 3.1 筛选过程简介 | 第32-33页 |
| 3.2 基于差异基因构建差异基因共表达网络 | 第33-40页 |
| 3.2.1 不同脑区差异基因整合 | 第33-36页 |
| 3.2.2 差异基因共表达网络构建 | 第36-40页 |
| 3.3 网络聚类 | 第40-42页 |
| 3.4 机器学习方法筛选模块 | 第42-45页 |
| 3.5 功能富集分析 | 第45-46页 |
| 3.6 单脑区标志物比较研究 | 第46-47页 |
| 3.7 独立数据集检验 | 第47-48页 |
| 3.8 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于基因共表达网络筛选过程及结果 | 第50-62页 |
| 4.1 筛选过程简介 | 第50-51页 |
| 4.2 基于基因共表达网络构建差异基因共表达网络 | 第51-54页 |
| 4.3 候选生物标志物筛选 | 第54-55页 |
| 4.4 时序多分类评价 | 第55-57页 |
| 4.5 功能富集分析 | 第57-58页 |
| 4.6 血液数据初步验证 | 第58-61页 |
| 4.6.1 血液数据验证过程 | 第58页 |
| 4.6.2 血液数据验证结果 | 第58-59页 |
| 4.6.3 标志物与AD基因间关系 | 第59-61页 |
| 4.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-66页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.2 创新点及不足 | 第63页 |
| 5.3 展望 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74-75页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第75页 |
