| 中文摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 前言 | 第10-24页 |
| 1.1 癌症转化医学信息学介绍 | 第10-11页 |
| 1.2 转录组学的研究方法和进展 | 第11-14页 |
| 1.3 癌症相关 microRNA 的研究进展 | 第14-16页 |
| 1.4 癌症相关通路的研究进展 | 第16-19页 |
| 1.5 个性化生物标志物研究进展 | 第19页 |
| 1.6 本文的研究目的和意义 | 第19-21页 |
| 1.7 论文组织框架 | 第21-24页 |
| 第2章 肾透明细胞癌 microRNA 表达谱的整合分析 | 第24-35页 |
| 2.1 肾透明细胞癌概述 | 第24-25页 |
| 2.2 microRNA 芯片表达谱数据收集 | 第25-27页 |
| 2.3 数据预处理 | 第27-29页 |
| 2.3.1 背景校正 | 第27页 |
| 2.3.2 数据归一化 | 第27-29页 |
| 2.3.3 空值补缺 | 第29页 |
| 2.4 差异表达基因统计方法的比较 | 第29-35页 |
| 2.4.1 COPA 算法介绍 | 第30-31页 |
| 2.4.2 OS 算法介绍 | 第31-32页 |
| 2.4.3 ORT 算法介绍 | 第32页 |
| 2.4.4 MOST 算法介绍 | 第32-33页 |
| 2.4.5 五种统计方法的比较 | 第33-35页 |
| 第3章 POMA 模型寻找活性 microRNA | 第35-49页 |
| 3.1 POMA 模型的构建 | 第35-39页 |
| 3.1.1 重建人类的 microRNA-mRNA 相互作用网络 | 第35-37页 |
| 3.1.2 构建 ccRCC 特异的 microRNA-mRNA 相互作用子网络 | 第37-38页 |
| 3.1.3 microRNA 调控活性的评价 | 第38-39页 |
| 3.2 POMA 优化差异 microRNA 列表 | 第39-41页 |
| 3.3 与 RNA-Seq 结果的比较 | 第41-42页 |
| 3.4 差异表达 microRNA 的聚类分析 | 第42-43页 |
| 3.5 microRNA 诊断模型的 ROC 分析 | 第43-49页 |
| 第4章 生物功能和通路富集性分析 | 第49-63页 |
| 4.1 获取 microRNA 的靶基因 | 第49-50页 |
| 4.2 基于 GO 的功能富集分析 | 第50-51页 |
| 4.3 基于 KEGG 的通路富集分析 | 第51-52页 |
| 4.4 基于 MetaCore 的通路富集分析 | 第52-57页 |
| 4.5 新发现的 ccRCC 相关 MetaCore 通路 | 第57-61页 |
| 4.6 基因水平和通路水平的重复性比较 | 第61-63页 |
| 第5章 癌症相关通路在不同群体中的重复性分析 | 第63-70页 |
| 5.1 数据收集 | 第63-64页 |
| 5.2 基因芯片数据分析 | 第64-65页 |
| 5.3 前列腺癌相关通路的区域性分布特征 | 第65-68页 |
| 5.4 芯片平台的影响分析 | 第68-70页 |
| 第6章 结论与展望 | 第70-73页 |
| 6.1 结论 | 第70-71页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-83页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文和论著 | 第83-85页 |
| 附录 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
