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循环肿瘤DNA测序的数据分析方法

致谢第3-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第一章 液体活检第17-29页
    1.1 液体活检概述第18-24页
        1.1.1 CTC循环肿瘤细胞第20-21页
        1.1.2 Exosome外泌体第21-23页
        1.1.3 ctDNA循环肿瘤DNA第23-24页
    1.2 液体活检的应用第24-29页
        1.2.1 个性化用药指导第24-25页
        1.2.2 癌症监测和耐药预测第25-27页
        1.2.3 癌症的辅助诊断和筛查第27-29页
第二章 循环肿瘤DNA的高通量测序技术第29-37页
    2.1 ctDNA高通量测序的实验方法第29-31页
        2.1.1 捕获的设计第30-31页
    2.2 ctDNA高通量测序数据的生物信息学分析第31-37页
第三章 FastQ数据的自动化过滤、剪裁、错误校正以及质量控制第37-59页
    3.1 背景第38-41页
        3.1.1 数据质控第38-39页
        3.1.2 数据剪裁第39-40页
        3.1.3 接头去除第40页
        3.1.4 自动过滤第40-41页
        3.1.5 本软件的其他创新第41页
    3.2 方法第41-55页
        3.2.1 汽泡的检测和可视化第42-44页
        3.2.2 自动化剪裁第44-47页
        3.2.3 read过滤第47页
        3.2.4 overlap分析和错误校正第47-49页
        3.2.5 测序错误的分析第49-51页
        3.2.6 自动化去除接头污染第51-52页
        3.2.7 数据质量分析第52-54页
        3.2.8 软件的实现第54-55页
    3.3 结果和讨论第55-57页
    3.4 结论第57-59页
第四章 MutScan:目标变异的快速检测和可视化第59-79页
    4.1 核心的技术问题第60-61页
    4.2 方法第61-66页
        4.2.1 定长levenstein automata第63-64页
        4.2.2 基于Rolling Hash的seq2int第64-65页
        4.2.3 Bloom Filter第65-66页
        4.2.4 局部搜索匹配定位第66页
    4.3 软件实现第66-69页
        4.3.1 read pair的merge第67页
        4.3.2 可视化方法第67-69页
    4.4 结果评估第69-73页
        4.4.1 敏感度评估第69-72页
        4.4.2 性能评估第72-73页
    4.5 讨论第73-77页
        4.5.1 MutScan进行肿瘤耐药分析第74-77页
    4.6 结论第77-79页
第五章 FusionDirect / GeneFuse:高效检测基因融合第79-93页
    5.1 背景第80-81页
    5.2 FusionDirect核心算法第81-85页
        5.2.1 建立索引第82-83页
        5.2.2 read扫描第83-84页
        5.2.3 生成融合位点第84-85页
    5.3 FusionDirect软件实现第85-88页
        5.3.1 Julia语言第85-86页
        5.3.2 OpenGene.jl第86-87页
        5.3.3 FusionDirect的程序实现第87-88页
    5.4 FusionDirect结果第88-89页
        5.4.1 FusionDirect讨论第89页
    5.5 GeneFuse第89-93页
        5.5.1 GeneFuse算法和工作流程第90页
        5.5.2 GeneFuse的可视化结果第90-91页
        5.5.3 GeneFuse的讨论第91-93页
第六章 SeqMaker: 可模拟ctDNA测序数据的NGS仿真器第93-101页
    6.1 背景第93-94页
    6.2 方法第94-98页
        6.2.1 采样过程以及CNV仿真第95-96页
        6.2.2 SNV仿真第96页
        6.2.3 基因融合仿真第96-97页
        6.2.4 测序错误仿真第97页
        6.2.5 扩增偏好性模拟第97页
        6.2.6 接头的仿真第97-98页
        6.2.7 分子条形码(UMI)的仿真第98页
        6.2.8 质量的仿真第98页
        6.2.9 软件的实现第98页
    6.3 结论第98-101页
第七章 cell-free DNA的断裂模式和模式识别第101-109页
    7.1 背景第101-102页
    7.2 方法第102-107页
        7.2.1 特征选择第102-107页
        7.2.2 模型训练和验证第107页
    7.3 结论第107-109页
第八章 结束语第109-117页
    8.1 论文总结第109-110页
        8.1.1 在FASTQ数据预处理中,对PE数据进行overlap分析第109-110页
        8.1.2 从原始FASTQ检测变异的方法第110页
        8.1.3 自动化的adapter剪切第110页
        8.1.4 基因融合的检测和可视化第110页
    8.2 未来的工作方向第110-116页
        8.2.1 结合人工智能与基因健康数据的深度挖掘第111页
        8.2.2 更准确的ctDNA捕获测序拷贝数分析方法第111页
        8.2.3 更好的基线分析技术和过滤方法第111页
        8.2.4 更准确的ctDNA变异检测软件第111-112页
        8.2.5 ctDNA肿瘤突变负荷(TMB)分析第112-113页
        8.2.6 ctDNA中微卫星不稳定性(MSI)的分析第113页
        8.2.7 大样本数据挖掘和可视化分析第113-116页
    8.3 展望第116-117页
参考文献第117-124页
作者简介第124页

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