| 提要 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 本文的研究目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的结构 | 第16-18页 |
| 第2章 数据来源和相关方法介绍 | 第18-28页 |
| 2.1 生物数据概述 | 第18-19页 |
| 2.1.1 生物数据定义与分类 | 第18页 |
| 2.1.2 本文相关数据库简介 | 第18-19页 |
| 2.2 数据挖掘概述 | 第19-20页 |
| 2.2.1 数据挖掘定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 数据挖掘过程 | 第20页 |
| 2.3 本文使用的数据挖掘方法 | 第20-28页 |
| 2.3.1 Wilcoxon符号秩检验 | 第20-21页 |
| 2.3.2 相关性分析法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 基于支持向量机的递归特征消除法 | 第22-25页 |
| 2.3.4 主成分分析方法 | 第25-28页 |
| 第3章 乳腺癌的基因标志物和蛋白标志物的识别 | 第28-51页 |
| 3.1 本章提要 | 第28页 |
| 3.2 研究背景 | 第28-30页 |
| 3.3 研究方法 | 第30-35页 |
| 3.3.1 数据来源及处理 | 第30-31页 |
| 3.3.2 乳腺癌差异表达基因的识别 | 第31-32页 |
| 3.3.3 表达变化与分化度和分期相关的基因的识别 | 第32页 |
| 3.3.4 分化度和分期相关基因的Pathway富集分析 | 第32-33页 |
| 3.3.5 区分各分化度和分期的基因标志物的识别 | 第33页 |
| 3.3.6 分泌入血液和尿液的蛋白的编码基因的识别 | 第33-34页 |
| 3.3.7 评估过程 | 第34-35页 |
| 3.4 研究结果 | 第35-50页 |
| 3.4.1 乳腺癌的基因标志物的识别与分析 | 第35-42页 |
| 3.4.2 乳腺癌的蛋白标志物的识别与分析 | 第42-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 慢性炎症导致癌症发生的机理分析 | 第51-73页 |
| 4.1 本章提要 | 第51页 |
| 4.2 研究背景 | 第51-52页 |
| 4.3 研究方法 | 第52-64页 |
| 4.3.1 数据来源及处理 | 第52-58页 |
| 4.3.2 数据整合、差异表达基因识别和pathway富集分析 | 第58-59页 |
| 4.3.3 免疫和组织修复相关细胞的去卷积分析方法 | 第59-63页 |
| 4.3.4 组织中缺氧水平和氧化压力水平的预测方法 | 第63页 |
| 4.3.5 评估过程 | 第63-64页 |
| 4.4 研究结果 | 第64-71页 |
| 4.4.1 慢性炎症的差异表达基因识别及pathway富集分析 | 第64-65页 |
| 4.4.2 慢性炎症的免疫和组织修复相关细胞的去卷积分析 | 第65-67页 |
| 4.4.3 慢性炎症的缺氧水平预测及分析 | 第67-68页 |
| 4.4.4 慢性炎症的氧化压力水平、铁离子代谢和线粒体功能分析 | 第68-70页 |
| 4.4.5 糖胺聚糖及其他细胞间质组分在慢性炎症中的作用 | 第70页 |
| 4.4.6 慢性炎症导致癌症发生的机理模型构建与分析 | 第70-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 研究总结 | 第73-74页 |
| 5.2 研究展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-83页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
