首页--医药、卫生论文--肿瘤学论文--一般性问题论文--肿瘤诊断学论文--实验室诊断论文

基于高通量组学数据的癌症驱动基因和信号通路识别

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 癌症驱动突变通路国内外研究现状第11-13页
    1.3 本文主要内容和创新点第13-14页
    1.4 本论文的组织结构第14-16页
第二章 高通量测序癌症数据集及研究方法概述第16-24页
    2.1 基于高通量测序技术的癌症组学研究策略第16-18页
    2.2 高通量测序数据集第18-20页
    2.3 驱动突变识别方法概述第20-24页
第三章 基于多目标优化遗传算法的癌症驱动基因与通路识别第24-37页
    3.1 Dendrix算法概述第24-26页
    3.2 多目标优化遗传算法第26-29页
        3.2.1 多目标优化模型第27-28页
        3.2.2 遗传算法(GA)第28-29页
    3.3 整合模型第29-30页
    3.4 置换检验第30页
    3.5 实验分析第30-35页
        3.5.1 肺腺癌第31-33页
        3.5.2 恶性胶质瘤(GBM)第33-35页
    3.6 本章小结第35-37页
第四章 基于多组学数据的驱动基因与通路识别算法第37-53页
    4.1 DriverNet算法第37-42页
        4.1.1 DriverNet算法背景第37-39页
        4.1.2 构建突变/转录数据网络第39-40页
        4.1.3 贪婪算法(Greedy Algorithm)第40-41页
        4.1.4 显著性检验第41-42页
        4.1.5 DriverNet算法小结第42页
    4.2 DriverFinder算法第42-52页
        4.2.1 表达矩阵改进第43-44页
        4.2.2 显著突变基因矩阵第44-46页
        4.2.3 DriverFinder算法流程第46-47页
        4.2.4 相关实验与分析第47-52页
    4.3 本章小结第52-53页
第五章 总结与展望第53-55页
    5.1 本文总结第53页
    5.2 未来工作展望第53-55页
参考文献第55-61页
致谢第61-62页
攻读学位期间的研究成果第62页

论文共62页,点击 下载论文
上一篇:γ-聚谷氨酸高产菌株的选育及培养基的优化
下一篇:基于肿瘤多药耐药机制构建多孔微球和苯硼酸靶向型小核酸递释体系的研究