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全基因组DNA甲基化模式及其在复杂疾病分析中的应用研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
缩略语对照表第13-18页
第一章 绪论第18-34页
    1.1 研究背景与意义第18-20页
        1.1.1 研究背景第18-20页
        1.1.2 研究意义第20页
    1.2 DNA甲基化第20-24页
        1.2.1 DNA甲基化的相关概念第20-21页
        1.2.2 DNA甲基化和肿瘤第21-22页
        1.2.3 DNA甲基化测量方法和相关数据库简介第22-24页
    1.3 研究现状和挑战第24-30页
        1.3.1 国内外研究现状第24-25页
        1.3.2 DNA甲基化差异模式的识别第25-28页
        1.3.3 DNA甲基化与不同组学的整合研究第28-29页
        1.3.4 DNA甲基化数据分析的挑战第29-30页
    1.4 主要内容及章节安排第30-34页
        1.4.1 主要内容第30-32页
        1.4.2 章节安排第32-34页
第二章 基于改进相对熵的复杂疾病相关甲基化差异位点识别第34-48页
    2.1 引言第34-35页
    2.2 相对熵及其性质第35-36页
    2.3 改进相对熵第36-39页
        2.3.1 改进相对熵方法的引入第36-38页
        2.3.2 改进相对熵方法的理论分析第38-39页
    2.4 DNA甲基化差异位点的识别第39-40页
    2.5 实验结果与分析第40-46页
        2.5.1 仿真数据第40-41页
        2.5.2 仿真数据的实验结果与分析第41-43页
        2.5.3 真实数据的实验结果与分析第43-46页
    2.6 小结第46-48页
第三章 基于距离判别分析的复杂疾病甲基化差异区域识别第48-62页
    3.1 引言第48-49页
    3.2 距离判别分析相关理论第49-50页
    3.3 功能甲基化区域的识别第50-54页
        3.3.1 甲基化差异区域的识别第51-53页
        3.3.2 功能甲基化区域的识别第53-54页
    3.4 实验结果与分析第54-59页
        3.4.1 仿真数据的实验结果与分析第54-56页
        3.4.2 真实数据的实验结果与分析第56-59页
    3.5 小结第59-62页
第四章 基于基因加权网络的复杂疾病相关基因识别第62-74页
    4.1 引言第62-63页
    4.2 典型相关分析的相关理论第63-64页
    4.3 疾病相关基因的网络识别方法第64-68页
        4.3.1 基于典型相关分析的基因网络权重的计算第64-66页
        4.3.2 网络拓扑特征参数的计算第66-67页
        4.3.3 差异显著基因的识别第67-68页
        4.3.4 疾病相关模块的识别第68页
    4.4 实验结果分析第68-73页
        4.4.1 数据来源与预处理第68页
        4.4.2 网络拓扑特性的比较分析第68-70页
        4.4.3 疾病相关模块分析第70-73页
    4.5 小结第73-74页
第五章 基于差异分析的DNA甲基化和基因表达关系研究第74-86页
    5.1 引言第74-76页
    5.2 DNA甲基化和基因表达的差异分析第76-77页
        5.2.1 DNA甲基化差异的计算第76页
        5.2.2 基因表达差异的计算第76-77页
    5.3 DNA甲基化和基因表达关系的计算第77页
    5.4 实验结果与分析第77-83页
        5.4.1 数据来源与预处理第77-78页
        5.4.2 DNA甲基化和基因表达的差异分析结果第78-81页
        5.4.3 DNA甲基化和基因表达关系的分析第81-83页
    5.5 小结第83-86页
第六章 总结与展望第86-90页
    6.1 总结第86-87页
    6.2 后续工作与展望第87-90页
参考文献第90-102页
致谢第102-104页
作者简介第104-106页

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