基于网络模型的癌症相关模式挖掘方法
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 异构多层次数据的集成分析 | 第11-12页 |
| 1.2.2 致癌基因相关模式挖掘 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 多组学数据集成模型及相关技术 | 第16-21页 |
| 2.1 生物背景知识 | 第16-17页 |
| 2.2 基于评分的数据集成方法 | 第17-18页 |
| 2.3 基于线性回归的数据集成方法 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于多组学生物网络的癌症关键模块挖掘方法 | 第21-37页 |
| 3.0 引言 | 第21-22页 |
| 3.1 多组学数据 | 第22-25页 |
| 3.2 整体方法 | 第25-28页 |
| 3.2.1 构造关键候选基因的基因变异谱 | 第25-26页 |
| 3.2.2 挖掘关键候选基因的异常调控基因集合 | 第26-27页 |
| 3.2.3 挖掘关键基因模块 | 第27-28页 |
| 3.3 结果 | 第28-35页 |
| 3.3.1 lnc RNA有助于提升模型精度 | 第28-29页 |
| 3.3.2 关键基因模块 | 第29-32页 |
| 3.3.3 区分正常与肿瘤样本 | 第32页 |
| 3.3.4 功能与通路 | 第32-34页 |
| 3.3.5 生存分析 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于基因集合网络的模块挖掘方法 | 第37-52页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 校正累计得分(CCRS) | 第38-39页 |
| 4.3 基于校正累计得分的聚类方法 | 第39-40页 |
| 4.4 结果 | 第40-46页 |
| 4.4.1 关键基因模块 | 第40-42页 |
| 4.4.2 区分正常与肿瘤样本 | 第42-44页 |
| 4.4.3 功能与通路 | 第44-45页 |
| 4.4.4 生存分析 | 第45-46页 |
| 4.5 平台搭建 | 第46-50页 |
| 4.5.1 关键基因异常调控基因集合训练平台 | 第46-49页 |
| 4.5.2 聚类分析平台 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
