中文摘要 | 第4-10页 |
Abstract | 第10-16页 |
第1章 绪论 | 第21-44页 |
1.1 甲状腺癌 | 第21-34页 |
1.1.1 甲状腺癌概况 | 第21-22页 |
1.1.2 甲状腺癌的病理分型及症状 | 第22-25页 |
1.1.3 甲状腺癌的相关危险因素 | 第25-27页 |
1.1.4 甲状腺癌的诊断 | 第27-28页 |
1.1.5 甲状腺癌的相关分子生物学研究 | 第28-34页 |
1.2 生物信息学 | 第34-37页 |
1.2.1 生物信息学概述 | 第34-35页 |
1.2.2 生物信息学的应用 | 第35-37页 |
1.3 肿瘤标志物 | 第37-44页 |
1.3.1 肿瘤标志物的定义 | 第37-38页 |
1.3.2 肿瘤标志物的分类 | 第38页 |
1.3.3 肿瘤标志物的功能 | 第38-39页 |
1.3.4 临床常用肿瘤标志物及意义 | 第39-41页 |
1.3.5 肿瘤标志物的筛选方法 | 第41页 |
1.3.6 肿瘤标志物的评价标准 | 第41-42页 |
1.3.7 目前用于临床肿瘤标志物的缺点和不足 | 第42-44页 |
第2章 材料方法 | 第44-59页 |
2.1 研究对象 | 第44-45页 |
2.1.1 样本来源及标准 | 第44页 |
2.1.2 样本数量 | 第44页 |
2.1.3 组织、血液样本与临床资料的收集及处理 | 第44-45页 |
2.1.3.1 组织样本的采集与保存 | 第44-45页 |
2.1.3.2 血液样品的处理与保存 | 第45页 |
2.2 主要试剂、仪器和器材 | 第45-47页 |
2.2.1 主要试剂 | 第45-46页 |
2.2.2 主要仪器 | 第46页 |
2.2.3 主要器材 | 第46-47页 |
2.3 基因和 miRNA 表达的高通量检测 | 第47页 |
2.4 生物信息学分析 | 第47-51页 |
2.4.1 miRNA 靶基因的预测 | 第47-48页 |
2.4.2 The Cancer GenomeAtlas (TCGA) | 第48-50页 |
2.4.3 差异表达基因的筛选 | 第50-51页 |
2.4.4 差异表达基因的验证 | 第51页 |
2.5 主要实验方法 | 第51-56页 |
2.5.1 细胞株 | 第51页 |
2.5.2 培养液配制 | 第51-52页 |
2.5.3 D-Hank’s 液的配制 | 第52页 |
2.5.4 胰酶的配制 | 第52页 |
2.5.5 细胞冻存和复苏 | 第52页 |
2.5.6 RNA 提取 | 第52-53页 |
2.5.7 Real-time PCR 检测目的基因 | 第53-56页 |
2.6 数据分析 | 第56-58页 |
2.6.1 数据库的建立 | 第56-58页 |
2.6.2 ROC 曲线 | 第58页 |
2.6.3 诊断标志物评价指标 | 第58页 |
2.7 统计分析 | 第58-59页 |
第3章 结果 | 第59-132页 |
3.1 甲状腺癌样本资料的一般情况 | 第59页 |
3.2 高通量芯片差异表达 miRNA 和基因筛选 | 第59页 |
3.3 差异表达 miRNA 靶基因预测 | 第59-66页 |
3.4 差异表达miRNA 和基因作为肿瘤标志物及与病理特征的分析 | 第66-123页 |
3.4.1 差异表达 miRNA | 第66-81页 |
3.4.2 差异表达基因 | 第81-123页 |
3.5 甲状腺乳头状癌差异表达 miRNA 与靶基因筛选 | 第123-124页 |
3.6 甲状腺癌辐射敏感 miRNA 的筛选 | 第124-126页 |
3.7 验证 AXIN2 在甲状腺乳头状癌肿瘤组织中的表达 | 第126页 |
3.8 AXIN2 在甲状腺癌血中的表达及作为肿瘤标志物的分析 | 第126-132页 |
第4章 讨论 | 第132-146页 |
4.1 利用生物信息学分析大数据的意义 | 第132-133页 |
4.2 基因芯片的数据挖掘 | 第133-135页 |
4.3 差异表达 miRNA 及基因与甲状腺乳头状癌的关系 | 第135-138页 |
4.4 辐射与甲状腺癌差异表达 miRNA | 第138页 |
4.5 差异表达基因与甲状腺乳头状癌的关系 | 第138-144页 |
4.6 肿瘤标志物的筛选 | 第144-146页 |
结论 | 第146-148页 |
参考文献 | 第148-174页 |
附件 | 第174-177页 |
作者简介及科研成果 | 第177-179页 |
致谢 | 第179-180页 |