| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-14页 |
| 1.1.1 癌症与精准医学 | 第9-10页 |
| 1.1.2 卵巢癌及其铂类药物的化疗 | 第10-12页 |
| 1.1.3 miRNA作为卵巢癌等癌症生物标志物的研究进展 | 第12-14页 |
| 1.2 研究内容 | 第14-17页 |
| 1.2.1 卵巢癌铂类药物治疗耐药性的miRNA标志物识别与功能注释 | 第14-15页 |
| 1.2.2 卵巢癌预后标志物的特征分析 | 第15页 |
| 1.2.3 课题流程框架 | 第15-17页 |
| 1.3 研究意义与创新性 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究目的及意义 | 第17-18页 |
| 1.3.2 创新性分析 | 第18-19页 |
| 第二章 卵巢癌miRNA标志物的生物信息学预测 | 第19-29页 |
| 2.1 数据收集与整理 | 第19-22页 |
| 2.1.1 基因表达谱数据 | 第19页 |
| 2.1.2 已报道的卵巢癌miRNA标志物 | 第19-22页 |
| 2.1.3 人类miRNA-mRNA调控网络 | 第22页 |
| 2.2 差异表达基因的鉴定 | 第22页 |
| 2.3 卵巢癌铂类药物耐药性miRNA标志物的模型构建 | 第22-23页 |
| 2.4 候选miRNA标志物 | 第23-25页 |
| 2.5 结果验证 | 第25-28页 |
| 2.5.1 文献验证 | 第25页 |
| 2.5.2 聚类分析 | 第25-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 卵巢癌miRNA标志物的功能注释 | 第29-46页 |
| 3.1 相关软件与方法 | 第29-30页 |
| 3.1.1 GO、KEGG与DAVID软件 | 第29-30页 |
| 3.1.2 IPA在线分析平台 | 第30页 |
| 3.2 基因本体论分析 | 第30-32页 |
| 3.3 信号通路富集分析 | 第32-39页 |
| 3.3.1 KEGG通路分析 | 第32-37页 |
| 3.3.2 IPA通路分析 | 第37-39页 |
| 3.4 关键基因的筛选与分析 | 第39-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 卵巢癌预后生物标志物的特征分析 | 第46-54页 |
| 4.1 已报道卵巢癌诊断与预后miRNA标志物的比较分析 | 第46-47页 |
| 4.2 卵巢癌诊断miRNA标志物的生物信息学识别 | 第47-50页 |
| 4.2.1 基因表达数据的收集 | 第47页 |
| 4.2.2 候选诊断miRNA标志物的识别 | 第47-50页 |
| 4.3 卵巢癌铂类药物耐药与诊断miRNA标志物的比较分析 | 第50-53页 |
| 4.3.1 共有的miRNA标志物 | 第50-51页 |
| 4.3.2 文献验证与功能研究 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 课题总结 | 第54-55页 |
| 5.2 研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-66页 |
| 附录 | 第66-76页 |
| 附录一 | 第66-68页 |
| 附录二 | 第68-76页 |
| 攻读硕士期间待发表论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
