| 摘要 | 第1-16页 |
| ABSTRACT | 第16-25页 |
| 符号说明 | 第25-26页 |
| 前言 | 第26-50页 |
| 1 肿瘤BIOMARKER研究进展 | 第26-31页 |
| 2 生物学网络与系统生物学 | 第31-44页 |
| 3 甲胎蛋白与原发性肝癌 | 第44-48页 |
| 4 课题设计思路 | 第48-50页 |
| 第一部分 肿瘤蛋白BIOMARKER特性的系统分析与基于BIOMARKER的肿瘤疾病网络的构建 | 第50-71页 |
| 1 数据与方法 | 第50-55页 |
| 2 结果 | 第55-68页 |
| 3 讨论 | 第68-71页 |
| 第二部分 SW-RWR:基于PPI网络的肿瘤蛋白BIOMARKER的预测与排序 | 第71-92页 |
| 第一节 疾病表型关联网络指导随机行走算法对白血病相关BIOMARKER的预测与排序 | 第71-83页 |
| 1 数据与方法 | 第72-75页 |
| 2 结果 | 第75-81页 |
| 3 讨论 | 第81-83页 |
| 第二节 GWAS指导随机行走算法对肺癌相关BIOMARKER的预测与排序 | 第83-92页 |
| 1 数据与方法 | 第83-86页 |
| 2 结果 | 第86-90页 |
| 3 讨论 | 第90-92页 |
| 第三部分 HCC诊断BIOMARKER——甲胎蛋白相关的生物信息学研究 | 第92-112页 |
| 1 研究方法 | 第93-97页 |
| 2 结果 | 第97-108页 |
| 3 讨论 | 第108-112页 |
| 第四部分 PROTEOLENS:生物网络数据发掘、分析和可视化软件 | 第112-124页 |
| 1 软件构架与实现 | 第113-114页 |
| 2 性质和特点 | 第114-118页 |
| 3 生物学实例研究 | 第118-122页 |
| 4 总结和展望 | 第122-124页 |
| 论文总结及展望 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-141页 |
| 致谢 | 第141-142页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第142-144页 |
| ORIGINALARTICLE 1 | 第144-155页 |
| ORIGINALARTICLE 2 | 第155-163页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第163页 |
