基于生物信息学筛选乳腺癌潜在生物标志物
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 英文缩写词表 | 第9-13页 |
| 引言 | 第13-15页 |
| 文献综述 | 第15-22页 |
| 1 乳腺癌概述 | 第15-17页 |
| 1.1 乳腺癌的治疗 | 第15-16页 |
| 1.2 利用生物信息学筛选乳腺癌生物标志物 | 第16-17页 |
| 2 生物信息学的相关介绍 | 第17-22页 |
| 2.1 生物信息学技术 | 第17页 |
| 2.2 基因芯片技术 | 第17-18页 |
| 2.3 基因测序技术 | 第18-19页 |
| 2.4 生物信息学软件 | 第19-22页 |
| 第1章 芯片数据获取及差异表达基因分析 | 第22-43页 |
| 1.1 材料和方法 | 第22-27页 |
| 1.1.1 芯片表达谱数据来源 | 第22-24页 |
| 1.1.2 芯片数据预处理与差异表达基因的筛选 | 第24-25页 |
| 1.1.3 权重基因共表达网络分析 | 第25-26页 |
| 1.1.4 筛选基因模块 | 第26页 |
| 1.1.5 模块基因富集分析 | 第26-27页 |
| 1.1.6 可视化模块的基因共表达网络图 | 第27页 |
| 1.2 分析结果 | 第27-42页 |
| 1.2.1 差异表达基因的筛选 | 第27-31页 |
| 1.2.1.1 基因芯片数据质量分析 | 第27-28页 |
| 1.2.1.2 基因芯片数据的标准化 | 第28-29页 |
| 1.2.1.3 筛选差异表达基因 | 第29-31页 |
| 1.2.2 权重基因共表达网络分析 | 第31-42页 |
| 1.2.2.1 离群样本的分析 | 第31-33页 |
| 1.2.2.2 基因模块分析 | 第33-37页 |
| 1.2.2.3 筛选基因模块 | 第37-39页 |
| 1.2.2.4 GO富集分析 | 第39-41页 |
| 1.2.2.5 可视化模块基因 | 第41-42页 |
| 1.3 小结 | 第42-43页 |
| 第2章 乳腺癌RNA测序数据分析 | 第43-50页 |
| 2.1 材料与方法 | 第43-47页 |
| 2.1.1 RNA-seq数据来源与预处理 | 第43页 |
| 2.1.2 用HISAT排列读长 | 第43-44页 |
| 2.1.3 转录本的组装与定量 | 第44页 |
| 2.1.4 差异表达分析 | 第44-47页 |
| 2.2 结果 | 第47-49页 |
| 2.2.1 统计样本基因表达水平 | 第47-49页 |
| 2.3 小结 | 第49-50页 |
| 第3章 乳腺癌患者癌组织中生物标记基因的表达 | 第50-57页 |
| 3.1 研究对象和方法 | 第50页 |
| 3.1.1 研究对象 | 第50页 |
| 3.2 材料及试剂 | 第50-51页 |
| 3.2.1 试剂 | 第50-51页 |
| 3.2.2 仪器 | 第51页 |
| 3.2.3 材料 | 第51页 |
| 3.3 实验方法 | 第51-55页 |
| 3.3.1 样本的收集及存储 | 第51页 |
| 3.3.2 提取乳腺癌组织和正常组织中的RNA | 第51-52页 |
| 3.3.3 逆转录 | 第52-53页 |
| 3.3.4 普通PCR | 第53-54页 |
| 3.3.5 荧光定量PCR | 第54-55页 |
| 3.3.6 数据统计 | 第55页 |
| 3.4 结果 | 第55-56页 |
| 3.4.1 普通PCR中KRT19的表达水平 | 第55-56页 |
| 3.4.2 荧光定量PCR中KRT19的表达水平 | 第56页 |
| 3.5 小结 | 第56-57页 |
| 第4章 讨论 | 第57-61页 |
| 4.1 生物信息学筛选乳腺癌生物标志物 | 第57-60页 |
| 4.2 生物信息学分析结果与临床样本验证 | 第60-61页 |
| 第5章 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-70页 |
| 附录 | 第70-84页 |
| 作者简介 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
