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加权基因共表达网络分析(WGCNA)在食管鳞癌中的应用

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
一、引言第8-11页
二、实验对象和方法第11-22页
    1. 实验对象第11-13页
    2. 实验方法第13-22页
        2.1 芯片数据的预处理第13-14页
        2.2 筛选差异表达基因第14-15页
        2.3 加权基因共表达网络分析第15-22页
三、实验结果第22-50页
    1. ESCC基因芯片数据预处理第22-23页
    2. ESCC差异表达基因第23-26页
        2.1 差异表达基因展示第23-25页
        2.2 差异表达基因聚类分析第25-26页
    3. ESCC加权基因共表达网络分析第26-50页
        3.1 队列A加权基因共表达网络构建第26-37页
        3.2 队列C加权基因共表达网络构建第37-39页
        3.3 队列A及队列C共存在基因模块分析第39-50页
四、讨论第50-55页
    1. POSTN与ESCC第50-51页
    2. Comified envelop与ESCC第51-53页
    3. TGM1,TIG3与ESCC第53-55页
五、总结第55-56页
附录第56-94页
    一、本研究WGCNA所用R语言代码第56-75页
        1. 去除离群样本第56-58页
        2. 导入临床信息第58页
        3. 选择软阈值第58-59页
        4. 构建加权基因共表达网络第59-60页
        5. 展示构建的网络第60-61页
        6. 研究模块之间的关系第61-62页
        7. 基因模块与临床信息的关系第62-63页
        8. 模块保守性分析第63-67页
        9. 共存在模块分析第67-73页
        10. 筛选枢纽基因第73-75页
    二、队列A基因网络的可视化第75-77页
        1. MDSplot:multi-dimensional scaling第75-76页
        2. TOMplot:topological overlap matrix plot第76-77页
    三、队列C加权基因共表达网络构建第77-85页
        1. 去除离群样本第77-79页
        2. 确定软阈值第79-81页
        3. 动态剪切树法确定基因模块第81-83页
        4. 基因模块的功能富集分析第83-85页
    四、与肿瘤分级相关的枢纽基因第85-92页
    五、Comified envelop的形成过程第92-93页
    六、中英文缩略词第93-94页
致谢第94-96页
参考文献第96-103页

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