| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.2 研究现状及存在问题 | 第18-21页 |
| 1.2.1 研究现状分析 | 第18-20页 |
| 1.2.2 表观遗传数据功能模式挖掘存在的问题 | 第20-21页 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 | 第21-23页 |
| 1.3.1 本文主要贡献 | 第21-22页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第22-23页 |
| 第二章 DNA甲基化模式挖掘及功能分析 | 第23-35页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 DNA甲基化数据检测及数据库 | 第24-26页 |
| 2.2.1 DNA甲基化数据检测 | 第24-25页 |
| 2.2.2 DNA甲基化数据库 | 第25-26页 |
| 2.3 DNA差异甲基化模式挖掘方法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 差异甲基化模式定义 | 第26-27页 |
| 2.3.2 DMR检测算法 | 第27-29页 |
| 2.4 DNA甲基化模式功能分析 | 第29-33页 |
| 2.4.1 DNA甲基化对基因表达的影响 | 第29-30页 |
| 2.4.2 正常组织DNA甲基化模式功能分析 | 第30-31页 |
| 2.4.3 癌症组织DNA甲基化模式功能分析 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 多细胞系DNA甲基化模式挖掘与分析 | 第35-55页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 数据及预处理 | 第36-37页 |
| 3.2.1 数据 | 第36-37页 |
| 3.2.2 DNA甲基化数据预处理 | 第37页 |
| 3.3 CpG位点模式挖掘及特征分析 | 第37-41页 |
| 3.3.1 CpG位点模式定义及挖掘方法 | 第38-39页 |
| 3.3.2 全基因组LCCS特征分析 | 第39-41页 |
| 3.4 细胞系共有的DNA甲基化模式 | 第41-45页 |
| 3.4.1 共甲基化网络构建 | 第41-42页 |
| 3.4.2 共甲基化模块挖掘 | 第42页 |
| 3.4.3 共甲基化模块功能分析 | 第42-45页 |
| 3.5 细胞系特异的DNA甲基化模式 | 第45-47页 |
| 3.5.1 细胞系特异甲基化LCCS的定义 | 第45-46页 |
| 3.5.2 细胞系特异甲基化LCCS功能分析 | 第46-47页 |
| 3.6 细胞家族特异的DNA甲基化模式 | 第47-52页 |
| 3.6.1 细胞家族特异甲基化LCCS的定义 | 第48页 |
| 3.6.2 细胞家族特异甲基化LCCS功能分析 | 第48-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-55页 |
| 第四章 泛癌症DNA甲基化模式挖掘与分析 | 第55-81页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 DMC检测与特征分析 | 第56-61页 |
| 4.2.1 数据 | 第56-58页 |
| 4.2.2 DMC检测方法 | 第58页 |
| 4.2.3 DMC特征分析 | 第58-61页 |
| 4.3 PDMC特征分析 | 第61-62页 |
| 4.4 泛癌症高甲基化增强子功能分析 | 第62-66页 |
| 4.4.1 泛癌症高甲基化增强子区域检测 | 第62-63页 |
| 4.4.2 增强子靶标基因检测 | 第63-65页 |
| 4.4.3 增强子高甲基化在癌症发生中的作用 | 第65-66页 |
| 4.5 PDMC与转录因子关系分析 | 第66-69页 |
| 4.5.1 PDMC富集的转录因子功能分析 | 第66-68页 |
| 4.5.2 转录因子与靶标基因表达关系分析 | 第68-69页 |
| 4.6 PDMC与基因表达关系分析 | 第69-71页 |
| 4.7 PDMC与癌症病人生存时间关系分析 | 第71-74页 |
| 4.7.1 生存分析方法 | 第71页 |
| 4.7.2 泛癌症生存相关PDMC功能分析 | 第71-73页 |
| 4.7.3 泛癌症生存相关PDMC功能验证 | 第73-74页 |
| 4.8 csDMC及其功能分析 | 第74-77页 |
| 4.8.1 csDMC与癌症基因关系分析 | 第74-76页 |
| 4.8.2 csDMC与生物标志关系分析 | 第76-77页 |
| 4.9 本章小结 | 第77-81页 |
| 第五章 LncRNA致病模式挖掘与分析 | 第81-99页 |
| 5.1 引言 | 第81-82页 |
| 5.2 LncRNA与疾病网络构建 | 第82-84页 |
| 5.2.1 数据收集 | 第82-83页 |
| 5.2.2 LncRNA-疾病二部网络的构建 | 第83-84页 |
| 5.3 网络拓扑特征分析 | 第84-88页 |
| 5.3.1 LncRNA-疾病二部网络拓扑特征分析 | 第84-85页 |
| 5.3.2 LncDN和DlncN拓扑特征分析 | 第85-88页 |
| 5.4 疾病相关lncRNA预测算法 | 第88-92页 |
| 5.4.1 算法设计 | 第88-92页 |
| 5.4.2 算法参数分析 | 第92页 |
| 5.5 结果验证与分析 | 第92-97页 |
| 5.5.1 预测结果及算法性能分析 | 第92-95页 |
| 5.5.2 疾病案例分析 | 第95-97页 |
| 5.6 本章小结 | 第97-99页 |
| 第六章 总结与展望 | 第99-103页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第99-100页 |
| 6.2 下一步的研究工作 | 第100-103页 |
| 参考文献 | 第103-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 作者简介 | 第125-127页 |
| 附录A | 第127-135页 |
| 附录B | 第135-143页 |