| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 分子生物学 | 第8-10页 |
| 1.1.1 生物分子 | 第8-9页 |
| 1.1.2 中心法则 | 第9-10页 |
| 1.2 生物信息学 | 第10-11页 |
| 1.2.1 测序技术 | 第10-11页 |
| 1.2.2 生物信息数据库 | 第11页 |
| 1.3 系统生物学 | 第11-12页 |
| 1.4 复杂疾病中转录因子和microRNA共调控基因网络的研究意义 | 第12页 |
| 1.5 课题研究现状 | 第12-13页 |
| 1.6 论文主要研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 2 转录因子和microRNA共调控基因网络的研究方法 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 生物信息处理工具 | 第15-17页 |
| 2.2.1 R语言和Bioconductor工具包 | 第15-16页 |
| 2.2.2 Perl语言 | 第16页 |
| 2.2.3 Cytoscrape软件 | 第16-17页 |
| 2.3 复杂疾病的数据获取 | 第17页 |
| 2.4 复杂疾病数据的差异表达分析 | 第17-20页 |
| 2.4.1 倍数分析 | 第18页 |
| 2.4.2 T检验 | 第18-20页 |
| 2.4.3 模型分析 | 第20页 |
| 2.5 差异数据的共表达关系分析 | 第20-21页 |
| 2.6 转录因子的靶基因调控预测 | 第21-24页 |
| 2.6.1 转录因子预测靶基因原理 | 第21-22页 |
| 2.6.2 基因上游序列获取 | 第22页 |
| 2.6.3 转录因子结合位点预测 | 第22-23页 |
| 2.6.4 转录因子调控microRNA预测 | 第23-24页 |
| 2.7 转录因子和microRNA共调控基因网络构建 | 第24-25页 |
| 2.7.1 共调控基因网络构建 | 第24页 |
| 2.7.2 共调控基因网络核心因子分析 | 第24-25页 |
| 2.8 转录因子和microRNA共调控前馈环模体的动力学研究 | 第25-27页 |
| 2.8.1 微分方程模型 | 第25-26页 |
| 2.8.2 模型辨识 | 第26-27页 |
| 3 基于胰腺癌数据的转录因子和microRNA共调控基因网络 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 胰腺癌的基因和microRNA数据获取 | 第27-28页 |
| 3.3 基因和microRNA差异表达分析 | 第28-30页 |
| 3.4 基因和microRNA的共表达关系预测 | 第30-33页 |
| 3.5 转录因子的靶基因调控预测 | 第33-36页 |
| 3.6 共调控网络核心因子分析 | 第36-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 胰腺癌的共调控前馈环模体的动力学机制 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 模型 | 第39页 |
| 4.3 高斯过程推理 | 第39-41页 |
| 4.3.1 高斯过程 | 第39-40页 |
| 4.3.2 模型推理 | 第40-41页 |
| 4.4 模型辨识 | 第41-43页 |
| 4.4.1 文化遗传算法 | 第42页 |
| 4.4.2 编码 | 第42页 |
| 4.4.3 单目标优化 | 第42-43页 |
| 4.4.4 多目标优化 | 第43页 |
| 4.5 仿真实验及结果 | 第43-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 结论与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 论文总结 | 第49页 |
| 5.2 课题展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第57页 |
