| 致谢 | 第4-6页 |
| 中文摘要 | 第6-9页 |
| Abstract | 第9-12页 |
| 1 引言 | 第16-21页 |
| 2 材料和方法 | 第21-25页 |
| 2.1 研究对象 | 第21页 |
| 2.2 临床资料收集和标本采集 | 第21-22页 |
| 2.2.1 临床资料的收集 | 第21-22页 |
| 2.2.2 肿瘤病理分期标准 | 第22页 |
| 2.2.3 组织标本的采集 | 第22页 |
| 2.3 结直肠癌肿瘤组织和正常组织差异表达基因的筛选 | 第22-24页 |
| 2.3.1 测序文库的构建和RNA-seq数据分析 | 第22-23页 |
| 2.3.2 采用QuantiGenePlex assay技术对RNA-seq结果进行验证 | 第23-24页 |
| 2.4 数据统计分析 | 第24-25页 |
| 3 技术路线 | 第25-26页 |
| 第一部分 临床病理指标和基因表达谱在结直肠癌预后中的作用和意义 | 第26-43页 |
| 4 结果 | 第26-43页 |
| 4.1 患者基本情况 | 第26-27页 |
| 4.2 临床病理指标单因素生存分析 | 第27-30页 |
| 4.3 临床病理指标多因素Cox比例风险回归模型分析 | 第30-31页 |
| 4.4 差异表达基因在肿瘤组织和正常组织中的表达情况 | 第31-36页 |
| 4.5 差异表达基因单因素生存分析 | 第36-42页 |
| 4.6 差异表达基因多因素Cox比例风险回归模型分析 | 第42-43页 |
| 第二部分 联合基因表达谱构建结直肠癌诊断模型 | 第43-54页 |
| 5 结果 | 第44-52页 |
| 5.1 构建结直肠癌LASSO回归预测模型 | 第44-48页 |
| 5.1.1 结直肠癌诊断模型特征基因的选择 | 第44-46页 |
| 5.1.2 结直肠癌患病风险指数(Risk Score)的计算 | 第46-47页 |
| 5.1.3 结直肠癌患病风险指数的分析 | 第47-48页 |
| 5.2 构建结直肠癌Logistic回归预测模型 | 第48-50页 |
| 5.2.1 多因素Logistic回归分析 | 第48-49页 |
| 5.2.2 构建Logistic回归预测模型 | 第49-50页 |
| 5.2.3 Logistic回归预测模型对结直肠癌肿瘤组织和正常组织进行鉴别 | 第50页 |
| 5.3 ROC曲线评价LASSO回归预测模型和Logistic回归预测模型 | 第50-52页 |
| 6 讨论 | 第52-54页 |
| 第三部分 基于差异表达基因谱的结直肠癌分子分型方法的建立 | 第54-68页 |
| 7 结果 | 第55-65页 |
| 7.1 75个基因表达谱聚类结果(Cluster-75gene) | 第55-57页 |
| 7.2 预后相关的13个基因表达谱聚类结果(Cluster-13gene) | 第57-61页 |
| 7.3 预后独立相关的5个基因表达谱聚类结果(Cluster-5gene) | 第61-63页 |
| 7.4 多因素Cox比例风险回归模型分析 | 第63-65页 |
| 8 讨论 | 第65-68页 |
| 第四部分 基于预后指数的结直肠癌预后评估方法 | 第68-93页 |
| 9 结果 | 第69-90页 |
| 9.1 预后指数的计算 | 第69-81页 |
| 9.1.1 13个基因预后指数的计算(PI-13 gene) | 第69-76页 |
| 9.1.2 5个基因预后指数的计算(PI-5 gene) | 第76-81页 |
| 9.2 预后指数分级标准的建立 | 第81-86页 |
| 9.2.1 术后1年、3年、5年预后指数分级标准 | 第81-86页 |
| 9.3 多变量线性组合的ROC曲线分析方法构建预后指数分级与TNM分期联合预测因子 | 第86-88页 |
| 9.3.1 术后1年、3年、5年联合预测因子的构建 | 第86页 |
| 9.3.2 比较PI-5 gene分级、联合预测因子CP与TNM分期在生存评判上的准确性 | 第86-88页 |
| 9.4 用重分类改善指标(cfNRI)评价PI分级实际生存预测效果 | 第88-90页 |
| 10 讨论 | 第90-93页 |
| 11 结论 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-98页 |
| 综述 | 第98-109页 |
| 参考文献 | 第105-109页 |
| 作者简历及在读期间所取得的科研成果 | 第109-110页 |
