| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一部分 基于WGCNA筛选ES患者临床预后相关的基因及其功能挖掘 | 第11-35页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 WGCNA简介及操作流程 | 第11-16页 |
| 1.2.1 无尺度网络 | 第12页 |
| 1.2.2 样本和基因的检测筛选 | 第12页 |
| 1.2.3 构建相关系数矩阵 | 第12-13页 |
| 1.2.4 邻接矩阵的构建和β值的选取 | 第13页 |
| 1.2.5 拓扑重叠网络的构建 | 第13页 |
| 1.2.6 基因模块的构建 | 第13-14页 |
| 1.2.7 模块可重复性验证 | 第14-15页 |
| 1.2.8 基因模块与样本特征的联系 | 第15页 |
| 1.2.9 筛选目标模块 | 第15-16页 |
| 1.2.10 目标模块中核心基因的筛选 | 第16页 |
| 1.2.11 挖掘目标模块基因的生物学功能 | 第16页 |
| 1.3 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.3.1 数据来源 | 第16页 |
| 1.3.2 数据背景校正、标准化和差异基因筛选 | 第16页 |
| 1.3.3 加权共表达网络分析(WGCNA) | 第16-17页 |
| 1.4 研究结果 | 第17-24页 |
| 1.4.1 样本信息和DEGs | 第17页 |
| 1.4.2 样本稳定性检验及构建样本层次聚类 | 第17-18页 |
| 1.4.3 β值的选取 | 第18页 |
| 1.4.4 基因模块的划分 | 第18-19页 |
| 1.4.5 无尺度网络的验证 | 第19页 |
| 1.4.6 模块可重复性验证 | 第19-20页 |
| 1.4.7 ME与 ES患者生存时间的相关性 | 第20页 |
| 1.4.8 目标模块的筛选 | 第20-21页 |
| 1.4.9 目标模块特征 | 第21-22页 |
| 1.4.10 筛选核心基因 | 第22-24页 |
| 1.4.11 核心基因的GO功能富集和KEGG信号通路分析 | 第24页 |
| 1.5 讨论 | 第24-28页 |
| 1.6 结论 | 第28-29页 |
| 参考文献 | 第29-35页 |
| 第二部分 基于GEO数据库ES患者表达数据构建COX比例风险回归模型 | 第35-46页 |
| 2.1 前言 | 第35页 |
| 2.2 资料与方法 | 第35-36页 |
| 2.3 结果 | 第36-42页 |
| 2.3.1 ES患者COX风险模型构建及其稳定性检测 | 第36-40页 |
| 2.3.2 ES患者多因素COX回归模型生存预后稳定性的验证 | 第40-42页 |
| 2.4 讨论 | 第42-43页 |
| 2.5 结论 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 第三部分 ES相关表达谱芯片的联合分析 | 第46-65页 |
| 3.1 前言 | 第46页 |
| 3.2 研究方法 | 第46-48页 |
| 3.2.1 数据来源 | 第46页 |
| 3.2.2 表达谱芯片数据的背景校正和归一化 | 第46页 |
| 3.2.3 芯片的批次校正 | 第46-47页 |
| 3.2.4 DEGs的筛选和鉴定 | 第47页 |
| 3.2.5 GO功能富集分析和KEGG信号通路分析 | 第47页 |
| 3.2.6 蛋白-蛋白相互作用网络构建和分析 | 第47-48页 |
| 3.3 尤因肉瘤相关基因芯片联合分析的结果 | 第48-52页 |
| 3.3.1 样本信息和DEGs筛选 | 第48-49页 |
| 3.3.2 GO功能富集分析和KEGG信号通路分析结果 | 第49-50页 |
| 3.3.3 蛋白-蛋白相互作用网络分析结果 | 第50-52页 |
| 3.4 讨论 | 第52-56页 |
| 3.5 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-65页 |
| 综述 | 第65-76页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 在学期间的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
