| 个人简历 | 第3-8页 |
| 摘要 | 第8-14页 |
| ABSTRACT | 第14-20页 |
| 前言 | 第21-25页 |
| 第一章 基于基因芯片和计算生物学分析构建多发性骨髓瘤预后相关的长非编码RNA-mRNA网络模型 | 第25-81页 |
| 背景 | 第25-26页 |
| 1.1 研究材料 | 第26-28页 |
| 1.1.1 基因芯片 | 第26-27页 |
| 1.1.2 主要仪器及分析软件 | 第27-28页 |
| 1.2 研究方法 | 第28-30页 |
| 1.2.1 MM预后相关lncRNA和 mRNA的计算 | 第28-29页 |
| 1.2.2 生存分析 | 第29页 |
| 1.2.3 预后相关mRNA功能富集分析 | 第29-30页 |
| 1.2.4 预后模型构建 | 第30页 |
| 1.2.5 lncRNA与mRNA加权相关网络分析(Weighted correlation network analysis,WGCNA) | 第30页 |
| 1.3 结果 | 第30-63页 |
| 1.3.1 预后相关的lncRNA和 mRNA | 第30-50页 |
| 1.3.2 预后相关mRNA功能丰富分析 | 第50-53页 |
| 1.3.3 MM预后模型的构建 | 第53-59页 |
| 1.3.4 构建lncRNAs-mRNAs网络 | 第59-63页 |
| 1.4 讨论 | 第63-81页 |
| 1.4.1 GEO数据库简介 | 第63-70页 |
| 1.4.2 lncRNA与 MM的关系研究 | 第70-75页 |
| 1.4.3 预后模型与MM的关系 | 第75-79页 |
| 1.4.4 总结与展望 | 第79-81页 |
| 第二章 自噬相关基因在多发性骨髓瘤预后评估中的作用 | 第81-102页 |
| 背景 | 第81-82页 |
| 2.1 研究材料 | 第82-84页 |
| 2.1.1 基因芯片 | 第82-83页 |
| 2.1.2 主要仪器及分析软件 | 第83-84页 |
| 2.2 研究方法 | 第84页 |
| 2.2.1 MM预后相关ARGs的计算 | 第84页 |
| 2.2.2 基因集富集分析(Gene set enrichment analysis,GSEA) | 第84页 |
| 2.3 结果 | 第84-99页 |
| 2.3.1 预后自噬特异性基因筛查 | 第84-87页 |
| 2.3.2 MM中 ARGs的分子特征 | 第87-92页 |
| 2.3.3 ARGs预后标记识别 | 第92-97页 |
| 2.3.4 基于ARGs预后模型高风险和低风险群体的标志 | 第97-99页 |
| 2.4 讨论 | 第99-102页 |
| 第三章 使用预后相关基因表达谱和CMAP技术对多发性骨髓瘤进行个性化药物新定位 | 第102-142页 |
| 引言 | 第102-103页 |
| 3.1 研究材料 | 第103-105页 |
| 3.1.1 基因芯片 | 第103-104页 |
| 3.1.2 主要仪器及分析软件 | 第104-105页 |
| 3.2 研究方法 | 第105-119页 |
| 3.2.1 MM预后相关基因的计算和收集 | 第105页 |
| 3.2.2 MM预后相关基因功能丰富分析 | 第105-106页 |
| 3.2.3 Connectivity map分析 | 第106-108页 |
| 3.2.4 分子对接 | 第108-119页 |
| 3.3 结果 | 第119-129页 |
| 3.3.1 MM预后相关基因 | 第119-120页 |
| 3.3.2 功能丰富分析 | 第120-123页 |
| 3.3.3 MM预后相关基因的PPI网络和模块分析 | 第123-125页 |
| 3.3.4 MM的潜在药物分析 | 第125-127页 |
| 3.3.5 潜在小分子药物和靶向基因之间的潜在结合力 | 第127-129页 |
| 3.4 讨论 | 第129-142页 |
| 3.4.1 与MM预后密切相关的信号通路 | 第129-130页 |
| 3.4.2 CMAP的应用 | 第130-140页 |
| 3.4.3 MM预后相关因子与潜在靶向药物的重定位 | 第140-142页 |
| 本部分研究局限性 | 第142-143页 |
| 小结与展望 | 第143-145页 |
| 全文总结及讨论 | 第145-146页 |
| 参考文献 | 第146-176页 |
| 附录 | 第176-186页 |
| 综述 | 第186-217页 |
| 参考文献 | 第208-217页 |
| 致谢 | 第217-219页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第219页 |
