| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 背景介绍 | 第12-26页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 非小细胞肺癌(NSCLC)的治疗现状 | 第12-13页 |
| 1.3 血管生成作用和肿瘤抗血管生成治疗 | 第13-16页 |
| 1.3.1 血管生成作用与VEGF通路 | 第13-14页 |
| 1.3.2 贝伐单抗抗肿瘤血管生成治疗 | 第14-15页 |
| 1.3.3 贝伐单抗治疗面临的问题 | 第15-16页 |
| 1.4 肿瘤代谢 | 第16-19页 |
| 1.5 代谢组学 | 第19-25页 |
| 1.5.1 代谢组学的定义与发展 | 第19-20页 |
| 1.5.2 代谢组学分类 | 第20页 |
| 1.5.3 代谢组学研究方法 | 第20-21页 |
| 1.5.4 样本的数据处理和分析方法 | 第21-24页 |
| 1.5.5 代谢组与其他组学的联系 | 第24-25页 |
| 1.6 本研究的目的和意义 | 第25-26页 |
| 2 实验材料 | 第26-29页 |
| 2.1 样本来源与治疗方案 | 第26-27页 |
| 2.2 样本收集 | 第27-28页 |
| 2.3 实验仪器和耗材信息 | 第28-29页 |
| 3 实验方法 | 第29-37页 |
| 3.1 临床血浆的采集 | 第29页 |
| 3.2 NMR血浆常量样本制备步骤 | 第29页 |
| 3.3 血浆样本核磁数据采集参数 | 第29-30页 |
| 3.4 数据处理 | 第30-37页 |
| 3.4.1 NMR数据处理 | 第30页 |
| 3.4.2 代谢通路的分析 | 第30-32页 |
| 3.4.3 多元统计分析以及分类器的训练 | 第32-36页 |
| 3.4.4 其他统计学处理 | 第36-37页 |
| 4 实验结果 | 第37-85页 |
| 4.1 血浆代谢物的NMR检测 | 第37-45页 |
| 4.2 非小细胞肺癌组与健康对照组的血浆代谢对比分析 | 第45-60页 |
| 4.2.1 非小细胞肺癌组与健康组的模式识别分析 | 第45-51页 |
| 4.2.2 非小细胞肺癌组与健康组的代谢通路分析 | 第51-60页 |
| 4.3 治疗后组与治疗前组的血浆代谢对比分析 | 第60-68页 |
| 4.3.1 治疗后组与治疗前组的模式识别分析 | 第60-63页 |
| 4.3.2 治疗后组与治疗前组的代谢通路分析 | 第63-65页 |
| 4.3.3 贝伐单抗合并化疗组与化疗组之间的代谢通路分析 | 第65-68页 |
| 4.4 贝伐治疗2周期后效果良好组与效果不佳组的血浆代谢对比分析 | 第68-73页 |
| 4.4.1 贝伐治疗2周期后效果良好组与效果不佳组的模式识别分析 | 第68-71页 |
| 4.4.2 贝伐治疗2周期后效果良好组与效果不佳组的代谢通路分析 | 第71-73页 |
| 4.5 贝伐治疗4周期后效果良好组与效果不佳组的血浆代谢对比分析 | 第73-76页 |
| 4.5.1 贝伐治疗4周期后效果良好组与效果不佳组的模式识别分析 | 第73-76页 |
| 4.6 化疗2周期后效果良好组与效果不佳组的血浆代谢对比分析 | 第76-79页 |
| 4.6.1 化疗2周期后效果良好组与效果不佳组的模式分析 | 第76-79页 |
| 4.7 化疗4周期后效果良好组与效果不佳组的模式分析 | 第79-81页 |
| 4.8 对接受贝伐单抗治疗合并化疗的非小细胞肺癌患者的疗效预测 | 第81-85页 |
| 4.8.1 单个代谢物作为标志物预测疗效 | 第81-83页 |
| 4.8.2 线性SVM分类器模型的建立 | 第83-84页 |
| 4.8.3 线性SVM分类器模型精度评价——混淆矩阵 | 第84-85页 |
| 5 讨论 | 第85-92页 |
| 6 总结 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 附录A | 第97-100页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第100-102页 |
| 学位论文数据集 | 第102页 |
