| 中文摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-37页 |
| 第一节 RNA-seq技术介绍 | 第13-26页 |
| 1 RNA-seq技术平台 | 第16-20页 |
| 2 RNA-seq实验原理 | 第20-21页 |
| 3 RNA-seq的基本数据分析流程 | 第21-23页 |
| 4 RNA-seq与基因芯片技术的比较 | 第23-26页 |
| 第二节 生物网络 | 第26-30页 |
| 1 生物网络的概念 | 第26页 |
| 2 生物网络与复杂疾病 | 第26-28页 |
| 3 生物网络种类 | 第28-30页 |
| 第三节 RNA-seq给生物网络构建带来的新机遇 | 第30-32页 |
| 参考文献 | 第32-37页 |
| 第二章 共同网络构建方法在RNA-seq数据集中的应用 | 第37-63页 |
| 第一节 前言 | 第37-38页 |
| 第二节 数据集介绍和预处理 | 第38-39页 |
| 第三节 实验方法 | 第39-42页 |
| 1 基于多图模型联合估计的共同网络构建方法 | 第39-40页 |
| 2 基于稀疏回归模型的共同网络构建方法 | 第40-41页 |
| 3 网络分析和比较方法 | 第41页 |
| 4 共同网络的注释 | 第41-42页 |
| 第四节 实验结果 | 第42-56页 |
| 1 精神分裂症与躁郁症网络在结构上的相似性 | 第42-48页 |
| 2 精神分裂症与躁郁症的共同网络发现 | 第48-50页 |
| 3 共同网络的生物学意义分析 | 第50-56页 |
| 第五节 讨论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 第三章 典型相关分析构建RNA-seq共表达网络 | 第63-107页 |
| 第一节 前言 | 第63-65页 |
| 第二节 数据集和模拟数据的生成 | 第65-67页 |
| 1 RNA-seq数据集介绍 | 第65-66页 |
| 2 模拟数据的生成 | 第66-67页 |
| 第三节 实验方法 | 第67-81页 |
| 1 传统基因共表达网络构建方法 | 第67-72页 |
| 2 基于组分的共表达网络构建方法 | 第72-78页 |
| 3 网络分析方法 | 第78-81页 |
| 第四节 结果 | 第81-100页 |
| 1 几种网络构建方法的稳定性比较 | 第81-82页 |
| 2 外显子水平共表达网络结果 | 第82-88页 |
| 3 位点水平共表达网络结果 | 第88-95页 |
| 4 ASE水平共表达网络的构建和分析 | 第95-100页 |
| 第五节 讨论 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-107页 |
| 第四章 工作总结和展望 | 第107-112页 |
| 第一节 研究工作总结 | 第107-109页 |
| 第二节 研究的目的和意义 | 第109-111页 |
| 第三节 研究展望 | 第111-112页 |
| 附录A | 第112-114页 |
| 附录B(表) | 第114-120页 |
| 附录C(图) | 第120-133页 |
| 论文发表情况 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134-136页 |