| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 miRNA生产过程及作用机制 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第16页 |
| 1.5 论文结构 | 第16-18页 |
| 第2章 miRNA调控关系及调控模块的识别方法概述 | 第18-24页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 miRNA靶标预测原理及方法 | 第18-19页 |
| 2.3 miRNA调控关系预测方法研究 | 第19-21页 |
| 2.3.1 基于因果发现的miRNA调控关系推断 | 第20页 |
| 2.3.2 基于经验贝叶斯模型的miRNA调控关系推断 | 第20-21页 |
| 2.3.3 基于回归分析的miRNA调控关系推断 | 第21页 |
| 2.3.4 基于可变的贝叶斯-高斯混合模型的miRNA调控关系推断 | 第21页 |
| 2.4 miRNA调控模块识别方法研究 | 第21-23页 |
| 2.4.1 基于贝叶斯网络的miRNA调控模块识别 | 第21页 |
| 2.4.2 基于回归分析的miRNA调控模块识别 | 第21-22页 |
| 2.4.3 基于矩阵因式分解的miRNA调控模块识别 | 第22页 |
| 2.4.4 基于双聚类的miRNA调控模块识别 | 第22-23页 |
| 2.4.5 基于概率模型的miRNA调控模块识别 | 第23页 |
| 2.5 小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于模糊聚类方法识别肿瘤相关的miRNA调控模块 | 第24-47页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 实验数据收集 | 第25-26页 |
| 3.2.1 NCI-60数据集 | 第25页 |
| 3.2.2 MCC数据集 | 第25-26页 |
| 3.2.3 BR数据集 | 第26页 |
| 3.2.4 miRNA-mRNA交互关系数据 | 第26页 |
| 3.3 问题分析及相关理论介绍 | 第26-28页 |
| 3.4 MIMPFC方法概述 | 第28-29页 |
| 3.5 miRNA-mRNA交互关系构建 | 第29-30页 |
| 3.6 聚类过程 | 第30-32页 |
| 3.7 集合关系分析 | 第32页 |
| 3.8 实验结果及分析 | 第32-33页 |
| 3.9 模块中miRNA的功能验证 | 第33-38页 |
| 3.10 模块的功能富集分析 | 第38-42页 |
| 3.11 与其它方法识别方法的比较 | 第42-45页 |
| 3.12 小结 | 第45-47页 |
| 第4章 整合多数据源识别肿瘤相关的miRNA调控模块 | 第47-57页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 数据收集及方法概览 | 第48页 |
| 4.3 miRNA-miRNA相似网络的构建 | 第48-49页 |
| 4.4 miRNA聚类 | 第49-50页 |
| 4.5 mRNA分配 | 第50页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 4.7 模块中癌症相关miRNAs的验证 | 第51页 |
| 4.8 MMRMs的模块性分析 | 第51-52页 |
| 4.9 KEGG通路和GO-BP分析 | 第52-55页 |
| 4.10 与corr-LDA的比较 | 第55-56页 |
| 4.11 小结 | 第56-57页 |
| 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-66页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 附录B 攻读学位期间所参与的科研活动 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
