基于加权基因共表达网络的肿瘤中特异表达基因筛选方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-25页 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-22页 |
| 1.2.1 生物信息学 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基因表达数据分析研究进展 | 第12-22页 |
| 1.3 课题内容及目的 | 第22-23页 |
| 1.4 本文的主要工作和章节安排 | 第23-25页 |
| 第2章 基因表达数据的预处理 | 第25-35页 |
| 2.1 基因芯片文件格式 | 第25-26页 |
| 2.2 数据标准化 | 第26-27页 |
| 2.3 数据对数化 | 第27页 |
| 2.4 缺失值处理 | 第27-28页 |
| 2.5 筛选差异表达基因 | 第28-33页 |
| 2.5.1 SAM算法 | 第28-29页 |
| 2.5.2 T检验(T-based)算法 | 第29-30页 |
| 2.5.3 Rank products算法 | 第30-31页 |
| 2.5.4 方差分析算法 | 第31页 |
| 2.5.5 Wilconxon秩和检验 | 第31页 |
| 2.5.6 SVM法线算法 | 第31-32页 |
| 2.5.7 贝叶斯算法 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 加权基因共表达网络的构建 | 第35-43页 |
| 3.1 WGCNA算法基础 | 第35-36页 |
| 3.2 构建加权基因共表达网络步骤 | 第36-41页 |
| 3.2.1 定义相似矩阵 | 第36-37页 |
| 3.2.2 定义邻接矩阵 | 第37-38页 |
| 3.2.3 确定基因之间相异度 | 第38页 |
| 3.2.4 辨别基因模块 | 第38-40页 |
| 3.2.5 关联外部信息 | 第40-41页 |
| 3.2.6 寻找枢纽基因 | 第41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 数据处理及共表达网络分析 | 第43-59页 |
| 4.1 基因芯片来源及数据预处理 | 第43-44页 |
| 4.2 差异基因筛选 | 第44-45页 |
| 4.3 基因注释 | 第45-47页 |
| 4.4 加权基因共表达网络分析 | 第47-56页 |
| 4.4.1 离群样本的去除 | 第47-48页 |
| 4.4.2 软阀值的确定 | 第48-50页 |
| 4.4.3 基因模块的确定 | 第50-52页 |
| 4.4.4 基因模块与样本信息关联 | 第52-53页 |
| 4.4.5 基因显著性及模块身份 | 第53-54页 |
| 4.4.6 与肿瘤分级相关的枢纽基因 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
