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单细胞WGS和RNA-seq在癌症演化研究中的应用

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-28页
    1.1 引言第12页
    1.2 测序技术的发展第12-14页
        1.2.1 第二代测序技术的发展第12-14页
        1.2.2 文库制备和生物信息分析技术的发展第14页
    1.3 单细胞测序技术的发展第14-21页
        1.3.1 单细胞DNA和RNA的扩增技术第14-19页
            1.3.1.1 单细胞DNA扩增技术第15-16页
            1.3.1.2 单细胞RNA扩增技术第16-19页
        1.3.2 单细胞测序技术在癌症研究中的应用第19-21页
    1.4 癌症演化的研究第21-24页
        1.4.1 驱动突变和克隆细胞系第21-22页
        1.4.2 癌症演化的影响因素第22-24页
    1.5 慢性淋巴性白血病的研究第24-26页
    1.6 论文的主要研究内容第26-28页
第二章 样本的准备及测序第28-40页
    2.1 引言第28页
    2.2 样本临床信息第28-30页
    2.3 淋巴细胞分选第30-32页
        2.3.1 实验试剂与仪器第30页
        2.3.2 流式细胞分选第30-32页
    2.4 样本准备和测序第32-39页
        2.4.1 多细胞样本DNA提取和SNP array分析第32-33页
            2.4.1.1 实验试剂与仪器第33页
            2.4.1.2 SNP array测序第33页
        2.4.2 多细胞样本DNA提取、建库和测序第33-35页
            2.4.2.1 实验试剂与仪器第33-34页
            2.4.2.2 DNA提取、建库和测序第34页
            2.4.2.3 原始测序下机数据处理第34-35页
        2.4.3 单细胞分选、DNA扩增、建库和测序第35-37页
            2.4.3.1 实验试剂与仪器第35-36页
            2.4.3.2 单细胞分选、DNA扩增、建库和测序第36页
            2.4.3.3 原始测序下机数据处理第36-37页
        2.4.4 单细胞分选、RNA扩增、建库和测序第37-39页
            2.4.4.1 实验试剂与仪器第37页
            2.4.4.2 单细胞分选、RNA扩增、建库和测序第37-38页
            2.4.4.3 原始测序下机数据处理第38-39页
    2.5 本章小结第39-40页
第三章 多细胞样本数据的生物信息分析第40-56页
    3.1 引言第40页
    3.2 SNP array数据分析第40-43页
        3.2.1 CNV检测第40-42页
        3.2.2 CNV结果分析第42-43页
    3.3 多细胞WGS数据分析第43-55页
        3.3.1 CNV分析第43-48页
            3.3.1.1 参考序列及比对文件准备第44页
            3.3.1.2 基因组切割第44-45页
            3.3.1.3 CNV检测第45页
            3.3.1.4 CNV结果分析第45-47页
            3.3.1.5 CNV的起止时间第47-48页
        3.3.2 SNP分析第48-55页
            3.3.2.1 数据比对第48-50页
            3.3.2.2 SNP和Indel检测第50-51页
            3.3.2.3 重要CLL基因突变第51-52页
            3.3.2.4 生殖系SNP过滤第52-53页
            3.3.2.5 MAF分析第53-55页
    3.4 本章小结第55-56页
第四章 单细胞数据的生物信息分析第56-71页
    4.1 引言第56页
    4.2 单细胞WGS分析第56-60页
        4.2.1 CNV检测第56-57页
        4.2.2 样本过滤第57页
        4.2.3 CNV分析第57-60页
            4.2.3.1 CNV聚类分析第57-59页
            4.2.3.2 chr12 CNV分析第59-60页
            4.2.3.3 13q- CNV分析第60页
    4.3 单细胞RNA-seq分析第60-70页
        4.3.1 测序数据处理第61-62页
        4.3.2 单细胞样本和基因过滤第62-63页
        4.3.3 层次聚类分析第63-66页
            4.3.3.1 层次聚类第63-65页
            4.3.3.2 基因功能分析第65-66页
        4.3.4 伪时间演化分析第66-70页
            4.3.4.1 伪时间演化历程构建第67-68页
            4.3.4.2 基因表达模式分析第68-70页
        4.3.5 可变剪切和融合基因分析第70页
    4.4 本章小结第70-71页
第五章 总结与展望第71-75页
    5.1 论文的主要研究内容和研究成果第71-73页
    5.2 下一步工作展望第73-75页
参考文献第75-86页
致谢第86-87页
攻读硕士学位期间发表论文清单第87页

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